本章總覽 模型驗證：model.evaluate()這個函數封裝的比較low，建議大家自己寫，雖然我現在先不會，但是思路是這樣的。模型預測：model.predict()雖然也是封裝好的，但是我們一樣可以自己寫。 回調函數回調函數就是keras在模型 ...

　　最近對tensorflow十分感興趣，所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 　　本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來，並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法，中文講解，方便喜歡閱讀中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...

1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類， 並重寫一下函數 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目標y_true ...

1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類， 並重寫一下函數 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目標y_true ...

Keras 是一個用於構建和訓練深度學習模型的高階 API。它可用於快速設計原型、高級研究和生產。 keras的3個優點： 方便用戶使用、模塊化和可組合、易於擴展 1.導入tf.keras tensorflow2推薦使用keras構建網絡，常見的神經網絡都包含在keras.layer中(最新 ...

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筆記本中：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 ...

如何快速簡便地解決圖像分類問題呢？本文通過使用Keras及一個預訓練模型的實例，教你如何通過遷移學習來解決這個問題。 深度學習正在迅速成為人工智能應用開發的主要工具。在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域都已有成功的案例。 深度學習擅長解決的一個問題是圖像分類。圖像分類的目標是根據一組 ...

深度學習的訓練過程常常非常耗時，一個模型訓練幾個小時是家常便飯，訓練幾天也是常有的事情，有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分，一部分來自數據准備，另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時，我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...