tf.keras

TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

TensorFlow中的tf.keras和Keras有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和
人工智能与算法学习·2019-12-11 09:00

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化

tf.keras从1.x版本迁移到2.0版本，需要修改几个地方。
wuliytTaotao·2019-12-10 15:00

TensorFlow2.0（11）：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
奥辰·2019-12-09 17:00

【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric

但这是有原因的，这些指标在batch-wise上计算都没有意义，需要在整个验证集上计算，而tf.keras在训练过程（包括验证集）中计算acc、loss都是一个batch计算一次的，最后再平均起来。
wuliytTaotao·2019-12-05 22:00

【tf.keras】tensorflow datasets，tfds

一些最常用的数据集如MNIST、FashionMNIST、cifar10/100在tf.keras.datasets中就能找到，但对于其它也常用的数据集如SVHN、Caltech101，tf.keras.datasets中没有，此时我们可以在TensorFlowDatasets中找找看。tensorflow_datasets里面包含的数据集列表：https://www.tensorflow.org
wuliytTaotao·2019-11-23 22:00

tensorflow2.0新特性

一、使用tf.data加载数据使用tf.data创建的输入管道读取训练数据；支持从内存（Numpy）方便地输入数据；二、使用tf.keras构建，训练和验证模型，或使用Premade来验证模型可以直接标准的打包模型
jimchen1218·2019-10-10 14:00

记录二：tensorflow2.0写MNIST手写体

一、全连接模型1、导入数据集（此次编写运行均在notebook）先引入所需模块，在用tf.keras下载数据2、分析图片的大小1）用sh
Skylar_Zhan·2019-09-29 21:00

Keras 2.3.0 发布：支持TensorFlow 2.0

Keras主要关注tf.keras，同时继续支持Theano/CNTK此版本附带了许多API更改，以使多后端KerasAPI与TensorFlow的高级APItf.ke
study-linux·2019-09-28 19:49

tf.keras遇见的坑：Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`

经过网上查找，找到了问题所在：在使用keras编程模式是，中间插入了tf.reshape()方法便遇到此问题。解决办法：对于遇到相同问题的任何人，可以使用keras的Lambda层来包装张量流操作，这是我所做的：embed1=keras.layers.Embedding(10000,32)(inputs)#embed=keras.layers.Reshape(-1,256,32,1)(embed1
泊月居·2019-08-30 10:00

TensorFlow基本分类

tf.keras，这是一个用于在TensorFlow中构建和训练模型的高级API。
as394349658·2019-08-28 14:03

一文上手Tensorflow2.0（四）

查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。
磐创 AI·2019-08-20 21:58

一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

编辑|安可出品|磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。系列文章目录：Tensorflow2.0介绍Tensorflow常见基本概念从1.x到2
磐创 AI·2019-08-19 22:00

【tf.keras】在 cifar 上训练 AlexNet，数据集过大导致 OOM

cifar-10每张图片的大小为32×32，而AlexNet要求图片的输入是224×224（也有说227×227的，这是224×224的图片进行大小为2的zeropadding的结果），所以一种做法是将cifar-10数据集的图片resize到224×224。(当然，更好的做法是修改输入层大小，并且适当对filter大小进行修改，可以参考cifar10_cnn.py，虽然cifar10_cnn.p
wuliytTaotao·2019-07-15 22:00

TensorFlow + Keras 图像识别：Dogs vs Cats Image Classification with data augmentation(CNN, 解决过拟合问题)

OS：Win10Interpreter:Python3.7Environment:Anaconda3+Tensorflow-gpu2.0.0+SpyderAPI:tf.keras(ahigh-levelAPItobuildandtrainmodelsinTensorFlow
一念逍遥、·2019-07-11 17:16

TensorFlow2.0教程-自定义训练实战(非tf.keras)

TensorFlow2.0教程-自定义训练实战(非tf.keras)本教程我们将使用TensorFlow来实现鸢尾花分类。整个过程包括：构建模型、模型训练、模型预测。
Doit_·2019-07-07 23:11

TensorFlow2.0教程-使用低级api训练(非tf.keras)

TensorFlow2.0教程-使用低级api训练（非tf.keras）tensorflow2.0推荐使用tf.keras这样的高级api来构建网络，但tensorflow仍然保持了灵活的构造网络的低级
Doit_·2019-07-07 23:23

Tensorflow2.0学习笔记

TF2.0特性2.TF2.0架构3.简化开发流程4.跨平台模型部署5.强大研究实验四、TFvsPyTorch1.入门时间2.图创建和调试3.全面性4.序列号与部署TF-keras一、keras简介二、tf.keras
zhwangye·2019-07-05 10:36

【tf.keras】ssl.SSLError: [SSL: DECRYPTION_FAILED_OR_BAD_RECORD_MAC] decryption failed or bad record mac

问题描述tf.keras在加载cifar10数据时报错，ssl.SSLError:[SSL:DECRYPTION_FAILED_OR_BAD_RECORD_MAC]decryptionfailedorbadrecordmac
wuliytTaotao·2019-07-04 23:00

tf.keras

importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(i
机器学习笔记·2019-06-22 17:54

【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer

Update：2020/01/11如果想要在tf.keras中使用AdamW、SGDW等优化器，请将TensorFlow升级到2.0，之后在tensorflow_addons仓库中可以找到该优化器，且可以正常使用
wuliytTaotao·2019-06-06 22:00

【tf.keras】Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape [9216,4096] and type float on /job

运行以下类似代码：whileTrue:inputs,outputs=get_AlexNet()model=tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=outputs)model.summary()adam_opt=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate)#Thecompilestepspecifiesthetrainingconf
wuliytTaotao·2019-06-04 14:00

【tf.keras】tf.keras加载AlexNet预训练模型

目录从PyTorch中导出模型参数第0步：配置环境第1步：安装MMdnn第2步：得到PyTorch保存完整结构和参数的模型（pth文件）第3步：导出PyTorch模型的参数，保存至hdf5文件可能遇到的问题验证从PyTorch导出的AlexNet预训练模型AttentionsReferencestf.keras的预训练模型都放在了'tensorflow.python.keras.applicati
wuliytTaotao·2019-05-29 22:00

tensorflow 2.0 keras高层接口 之 API-metrics&compile&fit

7.1keras高层APIKerasmetrics完整代码compile&fit完整代码Keras这里说的Keras指的是tf.keras。实际上Keras是高层的wrapper。
_zZhe·2019-05-24 17:13

【tf.keras】tf.keras模型复现

keras构建模型很简单，上手很方便，同时又是tensorflow的高级API，所以学学也挺好。模型复现在我们的实验中也挺重要的，跑出了一个模型，虽然我们可以将模型的checkpoint保存，但再跑一遍，怎么都得不到相同的结果。用keras实现模型，想要能够复现，首先需要设置各个可能的随机过程的seed，如np.random.seed(1)，然后代码不要在GPU上跑，而是限制在CPU上跑。（当使用
wuliytTaotao·2019-05-17 21:00

01_TensorFlow2.0全景

TensorFlow2.0全景1.安装TensorFlow2.02.使用tf.keras构建你的模型3.常见问题总结Keras是一个单独的库吗？Keras只是TensorFlow或其他库的封装吗？
stdcoutzrh·2019-05-03 22:05

Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`等问题记录

OutputtensorstoaModelmustbetheoutputofaTensorFlowLayer等问题记录错误：OutputtensorstoaModelmustbetheoutputofaTensorFlowLayer原因：tf.keras
Doit_·2019-04-30 20:31

tf.keras遇见的坑：Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`

报错为：OutputtensorstoaModelmustbetheoutputofaTensorFlow`Layer`再编写TEXT-CNN模型时，代码报错，以下为报错代码：convs=[]inputs=keras.layers.Input(shape=(256,))embed1=keras.layers.Embedding(10000,32)(inputs)#embed=keras.layer
我想听相声·2019-04-26 16:14

利用tf.keras 搭建InceptionV3

根据网络结构图自搭了个InceptionV3网络，算是熟悉网络的搭建，先上代码：#coding:utf-8#Author:hiicyredldw#Date:2019/04/17importosfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltdefConv
Hiicy_·2019-04-24 17:18

tf.keras 和 keras有什么区别？

From知乎蔡善清（谢邀。利益相关：GoogleBrain员工，参与TensorFlow和Keras的编写）要回答这个问题，首先需要简单谈一下keras的历史。keras是FrançoisChollet于2014-2015年开始编写的开源高层深度学习API。所谓“高层”，是相对于“底层”运算而言（例如add，matmul，transpose，conv2d）。keras把这些底层运算封装成一些常用的
hellocsz·2019-03-28 18:15

keras学习- No module named ' tensorflow.keras ' 报错，看清 tf.keras与keras

环境描述：系统ubantu16.04安装anaconda版本conda4.5.4创建虚拟环境tf-gputensorflow-gpu版本（1.7.0-gpu,能够importtensorflow）tf-gpu环境下已安装的包：(1)condainstallscipymatplotlibscikit-learnscikit-image(2)condainstallkeras正文一直对keras和tf
Eric_Blog_csdn·2019-03-12 15:04

使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络

使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络目录使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络1.使用tf.keras.Sequential搭建序列模型1.1tf.keras.Sequential
pan_jinquan·2019-03-04 09:08

tf.keras损失函数总结

tf.keras损失函数一览keras.losses.mean_squared_errorkeras.losses.mean_absolute_errorkeras.losses.mean_absolute_percentage_errorkeras.losses.mean_squared_logarithmic_errorkeras.losses.squared_hingekeras.losse
yunfanDL·2019-02-26 15:08

TensorFlow高阶 API: keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络

TensorFlow高阶API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络目录TensorFlow高阶API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络1
pan_jinquan·2018-12-10 19:44

Keras简介

1.Keras工具库简介1.1keras简介今天给大家讲的是keras，keras现在是一个非常流行的工具库，包括tensorflow已经把keras合并到了自己的主代码当中了，大家可以直接tf.keras
Dulpee·2018-12-08 10:06

Keras简介

1.Keras工具库简介1.1keras简介今天给大家讲的是keras，keras现在是一个非常流行的工具库，包括tensorflow已经把keras合并到了自己的主代码当中了，大家可以直接tf.keras
Dulpee·2018-12-08 10:06

使用Keras构建CNN网络识别森林卫星图

介绍本文我们将使用tf.keras构建一个卷积神经网络，用于识别森林卫星图。
醇岩·2018-12-03 00:00

《深度学习之Tensorflow》学习笔记十

(不过这个函数封装库在Tensorflow即将到来的2.0版本将被取消，所以打算后面运用tf.keras重写一遍。)2.在实际的卷积训练中，为了加快速度，可以考虑把卷积核裁开。
COST_97·2018-11-29 19:32

《深度学习之Tensorflow》学习笔记十

(不过这个函数封装库在Tensorflow即将到来的2.0版本将被取消，所以打算后面运用tf.keras重写一遍。)2.在实际的卷积训练中，为了加快速度，可以考虑把卷积核裁开。
COST_97·2018-11-29 19:32

tf.keras入门(5) save and restore models

下面介绍的是使用tf.keras的方法保存
Feynman1999·2018-11-28 14:07

tf.keras入门(4) Explore over-fitting and under-fitting

探索过拟合与欠拟合我们将探索两种常见的正则化技术（权重正则化和丢弃），并使用它们改进我们的IMDB影评分类笔记本。我们不会像在上一次那样使用嵌入，而是对句子进行独热编码。该模型将很快过拟合训练集。它将用来演示何时发生过拟合，以及如何防止过拟合。务必谨记：深度学习模型往往善于与训练数据拟合，但真正的挑战是泛化，而非拟合。数据预处理与网络结构和之前采用嵌入方法不同，这里我们直接使用onehot编码，该
Feynman1999·2018-11-27 15:45

tf.keras入门(3) Predicting House Prices: Regression（boston_housing 数据集）

预测房价（回归）预测20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中间值。该数据集包含13个不同的特征：人均犯罪率。占地面积超过25000平方英尺的住宅用地所占的比例。非零售商业用地所占的比例（英亩/城镇）。查尔斯河虚拟变量（如果大片土地都临近查尔斯河，则为1；否则为0）。一氧化氮浓度（以千万分之一为单位）。每栋住宅的平均房间数。1940年以前建造的自住房所占比例。到5个波士顿就业中心的加权距离。辐射式高速
Feynman1999·2018-11-25 21:18

实战|基于TensorFlow+Python的文本分类全程详解

本教程将会使用tf.keras（一个高级API），
数据分析v·2018-10-25 07:56

TensorFlow之tf.keras的文本分类

这段时间在学习TensorFlow，这些都是一些官网上的例子，在这里和大家分享记录一下。出自：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_text_classification此教程使用评论文本将电影评论分类为正面或负面。这是二元或两类分类的一个例子，这是一种重要且广泛适用的机器学习问题。我们将使用包含来自Internet电影数据库的50,00
Little Programmer·2018-09-19 14:26

TensorFlow之tf.keras的基础分类

这段时间在学习TensorFlow，这些都是一些官网上的例子，在这里和大家分享记录一下。出自：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification本指南训练神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节，这是可以的，这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述，详细解释了我们的细节。本指南使用tf
Little Programmer·2018-09-18 17:23

[tensorflow]tf.keras入门5-模型保存和载入

目录设置基于checkpoints的模型保存通过ModelCheckpoint模块来自动保存数据手动保存权重整个模型保存总体代码模型可以在训练中或者训练完成后保存。具体文档参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_restore_models设置依赖项设置：!pipinstall-qh5pypyyaml模型建立：from__f
落痕 月极·2018-07-18 14:41

谷歌发布 TensorFlow 1.4.0 版本，Keras 成为核心模块，API 变动较大

GitHub地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0主要功能与提升tf.keras现在是TensorFlowAPI内核的一部分
机器之心V·2017-11-04 06:06
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