原文:tensorflow2.0中保存、加載、克隆模型

. 在磁盤中保存與加載模型 . 保存與加載整個模型 保存整個模型: 模型的架構 配置 模型的權重值 在訓練過程中學習 模型的編譯信息 如果調用了 compile 優化器及其狀態 如果有的話,使您可以從上次中斷的位置重新開始訓練 保存模型 model.save filepath 或者 tf.keras.models.save model model, filepath 注意:filepath的文件 ...

2021-01-05 10:19 0 633 推薦指數:

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tensorflow2.0——模型保存加載

這里有三種方式保存模型:        第一種:  只保存網絡參數,適合自己了解網絡結構     第二種:  保存整個網絡,可以完美進行恢復     第三個是保存格式。 第一種方式:      實踐操作:    第二種方式:(存入整個模型 ...

Tue Sep 15 06:35:00 CST 2020 0 2008
TensorFlow2.0——模型保存、讀取與可訓練參數提取

一、保存、讀取說明   我們創建好模型之后需要保存模型,以方便后續對模型的讀取與調用,保存模型我們可能有下面三種需求:1、只保存模型權重參數;2、同時保存模型圖結構與權重參數;3、在訓練過程的檢查點保存模型數據。下面分別對這三種需求進行實現。 二、僅保存模型參數   僅保存模型參數 ...

Sat Nov 21 22:01:00 CST 2020 0 3006
TensorFlow2.0教程4:keras模型保存和序列化

  1.保持序列模型和函數模型   # 構建一個簡單的模型並訓練   from __future__ import absolute_import, division, print_function   import tensorflow as tf ...

Mon Aug 26 18:59:00 CST 2019 0 874
tensorflow2.0 - 保存模型(含自定義模型保存

tensorflow2.0保存模型的方式有很多,這里只介紹兩種。 一、 使用官方模型 這種情況可以直接保存整個模型,如下所示,可以將模型保存為HDF5文件 二、自定義模型 如果是自定義模型使用上述方法保存會報錯且保存失敗,報錯 ...

Tue Feb 04 23:18:00 CST 2020 0 2127
tensorflow2.0——history保存loss和acc

history包含以下幾個屬性:訓練集loss: loss測試集loss: val_loss訓練集准確率: sparse_categorical_accuracy測試集准確率: val_sparse_ ...

Wed Jul 14 20:20:00 CST 2021 0 491
tensorflow2.0】使用多GPU訓練模型

如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow2.0模型層layers

深度學習模型一般由各種模型層組合而成。 tf.keras.layers內置了非常豐富的各種功能的模型層。例如, layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout layers.Conv2D ...

Mon Apr 13 18:40:00 CST 2020 0 3128
 
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