https://blog.csdn.net/ha010/article/details/103367311…

TensorFlow 2.0 版本将 keras 作为高级 API,对于 keras boy/girl 来说,这就很友好了.tf.keras 从 1.x 版本迁移到 2.0 版本,需要修改几个地方. 1. 设置随机种子 import tensorflow as tf # TF 1.x tf.set_random_seed(args.seed) # TF 2.0 tf.random.set_seed(args.seed) 2. 设置并行线程数和动态分配显存 import tensorflow as…

运行以下类似代码: while True: inputs, outputs = get_AlexNet() model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.summary() adam_opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate) # The compile step specifies the training configuration. model.compile(opt…

过拟合和欠拟合 简单来说过拟合就是模型训练集精度高,测试集训练精度低:欠拟合则是模型训练集和测试集训练精度都低. 官方文档地址为 https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/overfit_and_underfit 过拟合和欠拟合 以IMDB dataset为例,对于过拟合和欠拟合,不同模型的测试集和验证集损失函数图如下: baseline模型结构为:10000-16-16-1 smaller_model模型结构为:10000-4-4-1 bigge…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

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 Attentions References tf.keras 的预训练模型都放在了'tensorflow.python.keras.applications' 目录下,在 tensor…

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 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)…

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.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 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

一些最常用的数据集如 MNIST.Fashion MNIST.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 TensorFlow Datasets 中找找看. tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all_dataset…