原文:keras自定義網絡層

在深度學習領域,Keras是一個高度封裝的庫並被廣泛應用,可以通過調用其內置網絡模塊 各種網絡層 實現針對性的模型結構 當所需要的網絡層功能不被包含時,則需要通過自定義網絡層或模型實現。 如何在keras框架下自定義層,基本 套路 如下。 一般地,keras中的網絡層是一個類,所以自定義層即編寫一個類,更為重要的是這個類 即自定義層 需要繼承Layer父類,而且需要實現以下四種方法: init s ...

2021-02-16 15:52 0 294 推薦指數:

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keras自定義

一、基本定義方法 當然,Lambda僅僅適用於不需要增加訓練參數的情形,如果想要實現的功能需要往模型新增參數,那么就必須要用到自定義Layer了。其實這也不復雜,相比於Lambda只不過代碼多了幾行,官方文章已經寫得很清楚了:https://keras.io/layers ...

Fri Mar 06 16:41:00 CST 2020 0 2343
Keras 自定義

1.對於簡單的定制操作,可以通過使用layers.core.Lambda來完成。該方法的適用情況:僅對流經該的數據做個變換,而這個變換本身沒有需要學習的參數. 這里用Lambda定義了一個對張量進行切片操作的 2.對於具有可訓練權重的定制,需要 ...

Wed Sep 20 01:15:00 CST 2017 0 4912
Keras網絡層之“關於Keras(Layer)”

關於Keras的“”(Layer) 所有的Keras對象都有如下方法: layer.get_weights():返回的權重(numpy array) layer.set_weights(weights):從numpy array中將權重加載到該中,要求numpy array ...

Thu Sep 21 18:31:00 CST 2017 0 1984
keras常用的網絡層

一、常用 常用對應於core模塊,core內部定義了一系列常用的網絡層,包括全連接、激活等。 1.Dense Dense:全連接keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...

Wed May 23 06:56:00 CST 2018 0 1343
使用tf.keras.layers.Layer自定義神經網絡

tensorflow中的類tf.keras.layers.Layer可用於創建神經網絡中的,使用說明如下。 使用tf.keras.layers.Layer創建自定義 創建一個 創建一個張量並輸入該 參考文獻: tensorflow2.0 - 自定義layer ...

Fri Oct 30 17:30:00 CST 2020 0 2197
keras中保存自定義和loss

keras中保存模型有幾種方式: (1):使用callbacks,可以保存訓練中任意的模型,或選擇最好的模型 (2): 使用model.save(),會把整個模型保存下來,包括網絡和參數 (3): 使用model.save_weights(),只保存模型的參數 當使用自定義 ...

Mon Nov 11 20:08:00 CST 2019 0 1033
 
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