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tensorflow2.0学习记录-模型训练(keras版本模型训练)-各种回调函数的介绍

本章总览模型验证:model.evaluate()这个函数封装的比较low,建议大家自己写,虽然我现在先不会,但是思路是这样的。模型预测:model.predict()虽然也是封装好的,但是我们一样可以自己写。回调函数回调函数就是keras在模型训练时,需要调用多个函数。调用会根据这些函数进行保存,或者学习力的衰减。ModelCheckpoint:定期保存模型,第二个epoch没有第一个好,就不保存第二个epoch,直接在第一个基础上进行第三个epoch。EarlyStopping:当培训不

2020-06-03 15:26:37

tensorflow2.0学习记录-三种建模方式Three modeling methods

本篇blog介绍了tensorflow2.0的三种建模方式。初学者建议前两种,学到后期强烈建议后一种,可以高度自定义。顺序模型Sequential modeltf.keras.Sequential就像搭积木一样,一层一层往上搭建。第一种搭积木方式:from tensorflow.keras import layersimport tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activati

2020-06-02 19:51:12

tensorflow2.0学习记录-常用层Commonly used layers

tf.keras.layers(keras在2.3.0之后便不再更新,tf.keras继承了keras的代码,并现在主流使用)tf.nn里面有很多层,卷积,循环,全连接神经网络,里面有很多层可以直接调用。在大多数据情况下,可以使用TensorFlow封装的tf.keras.layers构建的一些层建模,Keras层是非常有用的。tf.keras.layers.LSTM(100)#循环神经网络tf.keras.layers.Dense(100)#全连接层tf.keras.layers.Dense

2020-06-02 17:46:24

tensorflow2.0学习记录-张量与操作 之 操作

**tensorflow对应的操作有一些封装好的库。**很多操作可以直接调用,对张量进行操作。本篇blog只是简单的列举了几个用的较多的必备函数。tf.strings常用于推荐算法,NLP场景。对字符串进行分割等等。IN:tf.strings.bytes_split('hello')OUT:<tf.Tensor: id=109, shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'h', b'e', b'l', b'l', b'o'], dtype=object

2020-06-02 17:07:03

tensorflow2.0学习记录-张量与操作 之 张量tensor

总览在进行tensorflow的使用之前,我们可以使用import tensorflow as tfprint(tf.__version__)print(tf.test.is_gpu_available())来查看安装的tf版本以及gpu是否可使用。关于张量(tensor)通俗一点讲:张量是对标量,矢量,矩阵的推广。一阶张量可以理解成一个向量,二阶张量可以理解成矩阵,三阶张量可以理解成立方体,四阶张量可以理解成立方体组成的一个向量,五阶张量可以理解成立方体组成的矩阵,依次类推。关于RA

2020-06-02 12:04:18

Tensorflow-gpu2.0.0版本Windows安装简要流程

Tensorflow-gpu==2.0.0的安装需要下载的文件,CUDA10.0,cudnn,需要更新NVIDIA显卡驱动。一.先装好anaconda3,记得在环境里面配置好路径,一个Anaconda3,一个library lib,一个scipt。二.直接双击安装cuda10.0,可以勾选只安装CUDA。三.将cudnn解压,根据CUDA的安装目录,bin对应bin,lib对应lib,include对应include,将cudnn里面内容分别复制进去。四.进入anaconda prompt,pip

2020-05-28 20:52:43
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