1.　　創建meter 　　 2.　　添加數據 　　　　 3.　　展示結果 　　 4.　　清除meter　　 　　 以下代碼是在前面隨筆中 ...

一、loss、acc提取 　　有時候我們需要查看每個batch訓練時候的損失loss與准確率acc，這樣可以幫助我們挑選合適的epoch以及查看模型是否收斂。 　　Model.fit()在調用時會返回一個History類，這個類的一個屬性Historty.history是一個字典，里面就包含 ...

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 ...

前文分別講了tensorflow2.0中自定義Layer和自定義Model，本文將來討論如何自定義損失函數。 （一）tensorflow2.0 - 自定義layer （二）tensorflow2.0 - 自定義Model （三）tensorflow2.0 - 自定義loss ...

1. 在磁盤中保存與加載模型 1.1 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 ...

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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 ...

　　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 ...