tf.keras

【Tensorflow2.0】5、Keras_vs_tf.keras在tensorflow2.0中的不同

文章目录1、使用keras还是使用tf.keras?2、keras代码如何改tf.keras?最直接的问题就是有了tf.keras了，那么以后我是用Keras还是改用tf.keras?
牛andmore牛·2020-06-27 00:25

tf.keras自定义损失函数

自定义损失函数Instatistics,theHuberlossisalossfunctionusedinrobustregression,thatislesssensitivetooutliersindatathanthesquarederrorloss.Avariantforclassificationisalsosometimesused.defhuber_fn(y_true,y_pred)
小林书店副编集·2020-06-26 13:50

TensorFlow2.0构架

1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eagermode更加简单鲁棒的跨平台模型部署更加灵活清除不推荐使用的API和减少重复来简化API2、架构该框架分为两大部分，左边为训练部分，右边为模型部署
Terry_dong·2020-06-26 12:30

keras&tensorflow+分布式训练︱实现简易视频内容问答框架

至此，Keras成为了TensorFlow内部的一个新模块：tf.keras，它包含完整的KerasAPI。
悟乙己·2020-06-26 10:55

TensorFlow2.0(三)--Keras构建神经网络回归模型

数据导入与处理2.1加载数据集2.2划分数据集2.3数据归一化3.模型构建与训练3.1神经网络回归模型的构建3.2神经网络回归模型的训练3.3绘制学习曲线4.模型验证1.前言上一篇博客的主要内容是利用tf.keras
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:20

TensorFlow2.X——读取tfrecord文件数据应用到tf.Keras模型中

读取tfrecord文件数据应用到tf.Keras模型中代码示例：#tfrecord文件展示pprint.pprint(train_tfrecord_filenames)pprint.pprint(vaild_tfrecord_filenames
一只工程狮·2020-06-25 19:34

4.1 深度学习框架-TensorFlow

4.1深度学习框架-TensorFlow学习目标目标了解Tensorflow框架的组成、接口了解TensorFlow框架的安装知道tf.keras的特点和使用应用无4.1.1常见深度学习框架对比为什么需要深度学习框架但是如果您需要实现更复杂的模型
开拖拉机的舒克。·2020-06-25 17:17

tensorflow2.x学习笔记三：将keras的项目移植到tensorflow2.x下需要注意的问题

因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以使用，只需要稍作修改即可为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调
万能的小黑Alex·2020-06-25 16:20

tf.keras高层API自定义网络模板 (五) ---非常重要！！！

文章目录一、tf.keras.Layer类二、tf.keras.Model类三、代码自定义网络模板+模型保存一、tf.keras.Layer类自定义网络层__init__，可以在其中执行所有与输入无关的初始化build方法，若知道输入张量的形状，并可以进行其余的初始化call方法，在这里进行正向传播计算在build()中创建网络结构是它可以根据图层将要操作的输入的形状启用后期的网络构建。但在__i
索隆啊·2020-06-25 11:28

房价预测回归模型--tensorflow2.0学习笔记--tf.keras使用实例

importtensorflowastfimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimefromtensorflowimportkerasprint(tf.__version
小赞的冰苏打·2020-06-25 11:21

DL with python(4)——基于Keras的二层神经网络鸢尾花分类

实现的功能和第一讲中的神经网络相同，详情见DLwithpython(1)——基于TensorFlow的二层神经网络鸢尾花分类具体函数的功能简介见DLwithpython(5)——Keras中的神经网络函数（简单）tf.keras
一步江湖无尽期·2020-06-25 10:21

keras通过模型子类（SubClassing）化实现自定义模型

如何实现一个自定义模型，其实实现自定义层和自定义的方式与pytorch极度类似，注意体会他们的联系和区别，前面的文章参见：keras实现自定义层的关键步骤解析另外，本文基于tensorflow2.0的高层API——tf.keras
LoveMIss-Y·2020-06-25 03:04

都2020年了，汇总tf.keras模型层layers都有哪些

参数个数=输入层特征数×输出层特征数(weight)＋输出层特征数(bias)tf.keras
是猪哥不是诸葛·2020-06-24 16:17

TensorFlow2.1入门学习笔记(10)——使用keras搭建神经网络(Mnist,Fashion)

用TensorFlowAPI：tf.keras搭建网络使用Sequential六步法：import，相关模块train,test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签model=tf.keras.models.Sequential
Moon小木·2020-06-24 15:35

tensorflow2.0中tf.keras的用法

tensorflow2.0tensorflow和keras及tf.keras的区别API：API，全称ApplicationProgrammingInterface，即应用程序编程接口。
部落脚男·2020-06-24 08:41

tensorflow serving安装、部署、调用、多模型版本管理教程

1.准备模型使用tf.keras训练一个简单的线性回归模型，保存为protobuf文件。
浮生物语QAQ·2020-06-22 21:53

TensorFlow2.0入门到进阶2.1 —— 一文轻松搞懂Keras神经网络（理论+实战）

欢迎进入TensorFlow2.0入门到进阶的第二章内容，这一章将主要讲解利用tf.keras的实战部分。本节主要是对tf.keras的简要介绍。
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:10

TensorFlow2.0入门到进阶1.4 —— 一文读懂TensorFlow2.0构架

preprocessdata2.2tf.keras2.3PremadeEstimators2.4distributionstrategy2.5SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、强大的研究实验1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

因为保存的ckpt不再有.meta)文件,尝试了好久,终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.Note:本方法首先有些要求需要满足:可以拿的到模型的网络结构定义源码网络结构里面的所有操作都是通过tf.keras
·2020-06-22 19:54

一文读懂TensorFlow 2.0高阶API

本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主，概括地介绍TensorFlow2.0的高阶API。
博文视点·2020-06-22 19:23

tensorflow2.0学习-1

lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days1、数据准备有三种数据形式：结构化数据、图像和文本结构化数据：一般使用panda图像数据：在tensorflow中常用方案有两种，第一种是使用tf.keras
CopperDong·2020-06-22 03:58

tensorflow 2.0模式下训练的模型如何转成 tf1.x 版本的pb模型

因为保存的ckpt不再有.meta)文件,尝试了好久,终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.Note:本方法首先有些要求需要满足:可以拿的到模型的网络结构定义源码网络结构里面的所有操作都是通过tf.keras
MatthewHsw·2020-06-22 02:57

[Tensorflow2.X][转载]tf.data读取tf.record文件并与tf.keras结合使用

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerassource_dir="./generate_csv"print(os
FL1623863129·2020-06-21 20:10

30天干掉tensorflow2.0-day25 训练模型的3种方法

注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffr
Elenstone·2020-06-21 19:09

TensorFlow2.0：tf.keras建模三部曲

是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来，化身为tf.keras
敲键盘的大蚂蚁·2020-06-21 17:13

keras训练和评估

文章目录使用`tf.keras`进行训练和评估使用内建的方法训练和评估API概览：一个端到端的模型指定`optimizer`、`loss`和`metrics`内建的`optimizer`、`loss`和
__依韵__·2020-06-21 14:55

自己的数据：Tensorflow2.0预处理数据，Keras作为模型，Tensorflow多GPU运行，Tensorflow如何加速提高利用率

Tensorflow2.0开始，开始全面配合keras，包括模型的搭建，还是模型的训练都是用keras，不过是更加鼓励的tf.keras,包括模型的搭建等等都是tf.keras.借着贵司的项目，我将使用
阿猫的自拍·2020-06-21 12:30

06_基本的图像分类案例、导入图片数据、探索数据的格式、数据预处理、构建模型（设置层、编译模型）、训练模型（Fit模型、评估精确度）、得出预测结果（验证预测结果）、使用训练过的模型

指南中使用tf.keras，这是一个高阶API，用于在TensorFlow中构建和训练模型。#T
to.to·2020-06-21 08:04

tf2.0中自定义模型类、自定义层、自定义损失函数及评估指标

有些时候tf.keras中的接口封装可能不满足我们的要求,那么就需要进行自定义设计，1、自定义模型Keras模型以类的形式呈现，我们可以通过继承tf.keras.Model这个Python类来定义自己的模型
Zero_to_zero1234·2020-06-21 07:52

TensorFlow2 Part3：动态模型建立与训练

在TensorFlow中，推荐使用Keras（tf.keras）构建模型。Kera有两个非常重要的概念，模型（Model）和层（Layer）。层将各种计算流程和变量进行了封装模型将各种层进行组织和
头 号 玩 家·2020-06-21 06:34

tensorflow2.0由入门到放弃（持续更新）

一、回归（使用tf.keras训练模型）1-在JupyterNotebook环境中运行程序importtensorflowastfimportpandasaspd//pandas为数据处理工具data=
小白battle日记·2020-06-21 04:30

tensorflow2.0入门（2）：keras详解和回归模型构建

前言在TensorFlow2.0中，推荐使用Keras(tf.keras)构建神经网络模型，因此学习tf2.0要从keras入手。
1024程序开发者社区·2020-06-21 02:07

Keras vs. tf.keras: 在TensorFlow 2.0中有什么区别?

在本教程中，您将发现Keras和tf.keras之间的区别，包括TensorFlow2.0中的新增功能。Kerasvs.tf.keras:在TensorFlow2.0中有什么区别?
flyfor2013·2020-06-21 01:24

深度学习下的目标检测算法——TensorFlow 2.0下的YOLOv3实践

本文主要包含如下内容：修改qqwweee/keras-yolo3(目标检测算法YOLOv3的一个Keras版本的优秀实现)，将其修改为tf.keras为主导的，并修订不兼容的接口和逻辑，使其支持TensorFlow2.0
笔墨留年·2020-06-20 23:20

TensorFlow2.1入门学习笔记(10)——使用keras搭建神经网络(Mnist,Fashion)

用TensorFlowAPI：tf.keras搭建网络使用Sequential六步法：import，相关模块train,test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签model=tf.keras.models.Sequential
Moon小木·2020-05-31 14:00

用Tensorflow API：tf.keras搭建网络八股（一）

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股目录一、导包二、导入数据集三、Sequential搭建网络四、compile配置训练方法五、fit执行训练过程六、summary输出网络结构及参数七
飘在风中的鱼·2020-05-24 14:19

tensorflow2.0学习——tensorflow-keras

一、tensorflow与tf.keras简介tensorflow和keras及tf.keras的区别API:全称ApplicationProgrammingInterface，即应用程序编程接口。
Achilles_Heel·2020-05-14 17:00

[tensorflow2.0](入门) 特性

节点----------处理数据线---------节点间的输入和输出的关系线上运输的是丈量tensor节点被分配到各种计算设备上运行tensorflow2.0主要特性使用tf.keras和eagermode
zmjames2000·2020-05-08 15:17

从零基础入门Tensorflow2.0 ----四、15.tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用

everyblogeverymotto:Loveiscarefullydesignedlie.0.前言数据->csv文件->tf.data读取csv文件实战tf.data的使用1.代码部分1.导入模块importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
胡侃有料·2020-04-13 09:58

编程基础教程

pytorch入门DL基础教程tf.keras天气分类pytorch基础中文教程-notebookkeras预训练的分类模型UnderstandingU-NetshapeconstraintsDL-imageregistrationdemo
EdwardMa·2020-03-07 04:23

Tensorflow学习笔记（二）Tensorflow keras实战 --tf.keras

使用tf.keras进行模型的搭建用到的深度学习的理论知识包括分类问题、回归问题、神经网络、损失函数、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类
weixin_43107805·2020-02-19 23:10

Keras高层API之Metrics

在tf.keras中，metrics其实就是起到了一个测量表的作用，即测量损失或者模型精度的变化。
赵代码·2020-01-30 21:00

TensorFlow学习笔记01:使用tf.keras训练模型

TensorFlow学习笔记01:使用tf.keras训练模型Keras入门案例使用单神经元完成线性回归使用Keras搭建卷积神经网络例子1:使用神经网络进行图片分类获取数据集定义并训练神经网络定义回调函数历史训练指标的可视化各层的输出的可视化例子
ncepu_Chen·2020-01-20 21:36

【tf.keras】使用手册

目录0.简介1.安装1.1安装CUDA和cuDNN2.数据集2.1使用tensorflow_datasets导入公共数据集2.2数据集过大导致内存溢出2.3加载cifar10数据时报错3.评价指标3.1实现F1socre、precsion、recall4.优化器4.1AdamW优化器示例程序4.2tf.keras1.x在使用learningratedecay时不要使用tf.train内的优化器5.
wuliytTaotao·2020-01-12 20:00

【tf.keras】AdamW: Adam with Weight decay

论文DecoupledWeightDecayRegularization中提到，Adam在使用时，L2regularization与weightdecay并不等价，并提出了AdamW，在神经网络需要正则项时，用AdamW替换Adam+L2会得到更好的性能。TensorFlow2.x在tensorflow_addons库里面实现了AdamW，可以直接pipinstalltensorflow_addo
wuliytTaotao·2020-01-11 00:00

【tf.keras】Linux 非 root 用户安装 CUDA 和 cuDNN

TensorFlow2.0forLinux使用时报错：（cuDNN版本低了）Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:319]LoadedruntimeCuDNNlibrary:7.4.1butsourcewascompiledwith:7.6.0.CuDNNlibrarymajorandminorversionneedstomatchorhaveh
wuliytTaotao·2020-01-09 00:00

tensorflow2.0第3章 Tensorflow基础API使用

讲tensorflow基本的API，以及怎么结合tf.keras使用。tf基础API引入基础API；基础API与keras的集成（自
UVQQQQ·2020-01-06 10:00

人工智能AI培训_TensorFlow 2.0 keras快速入门

人工智能AI培训_TensorFlow2.0keras快速入门AI培训1.导入tf.kerastensorflow2推荐使用keras构建网络，常见的神经网络都包含在keras.layer中(最新的tf.keras
Togogo_net·2019-12-22 15:53

TensorFlow2 Part3：动态模型建立与训练

在TensorFlow中，推荐使用Keras（tf.keras）构建模型。Kera有两个非常重要的概念，模型（Model）和层（Layer）。层将各种计算流程和变量进行了封装模型将各种层进行组织和
Saul_Yu·2019-12-14 20:00

TensorFlow 训练您的第一个神经网络：基本分类

本指南使用tf.keras，一个高级API，用于在TensorFlow中构建和训练模型。
AnuoF·2019-12-12 16:45
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