本文记录了在TensorFlow框架中自定义训练函数的模板并简述了使用自定义训练函数的优势与劣势. 首先需要说明的是,本文中所记录的训练函数模板参考自https://stackoverflow.com/questions/59438904/applying-callbacks-in-a-custom-training-loop-in-tensorflow-2-0中的回答以及Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensor
很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M
自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work
生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(