[Tensorflow] 使用 model.save_weights() 保存 Keras Subclassed Model

【[Tensorflow] 使用 model.save_weights() 保存 Keras Subclassed Model】的更多相关文章

[Tensorflow] 使用 model.save_weights() 保存 Keras Subclassed Model

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import time import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # create data X = np.linspace(-1, 1, 5000) np.random.shuffle(X) y = 0.5 * X + 2 + np.random.normal(0, 0.05, (5000,)) # plot d…

[Tensorflow] 使用 model.save_weights() 保存 / 加载 Keras Subclassed Model

在 parameters.py 中,定义了各类参数. # training data directory TRAINING_DATA_DIR = './data/' # checkpoint directory CHECKPOINT_DIR = './training_checkpoints/' # training details BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 128 EPOCHS = 15 在 numpy_dataset.py 中,创建了 5000 组训练数据集…

[Tensorflow] 使用 tf.train.Checkpoint() 保存 / 加载 keras subclassed model

在 subclassed_model.py 中,通过对 tf.keras.Model 进行子类化,设计了两个自定义模型. import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # parameters UNITS = 8 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dens…

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

Keras（一）Sequential与Model模型、Keras基本结构功能

keras介绍与基本的模型保存思维导图 1.keras网络结构 2.keras网络配置 3.keras预处理功能模型的节点信息提取 config = model.get_config() 把model中的信息,solver.prototext和train.prototext信息提取出来 model = Model.from_config(config) 用信息建立新的模型对象 model = Sequential.from_config(config) 用信息建立新的Sequential模型…

[Model] LeNet-5 by Keras

典型的卷积神经网络. 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ...,…