文章分类 - Tensorflow_document
摘要：1、定义一个简单结构的函数模型，并自定义损失函数 1 from tensorflow.keras import Model, Input, layers, optimizers, losses 2 3 4 x = Input((5,)) 5 y = Input((1,)) 6 7 dense1 =
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摘要：tensor的创建方式很多，如： 1、from numpy, list 2、zeros, ones 3、fill 4、random 5、constant 6、Application 0、控制tensorflow不使用GPU及不输出那些莫名其妙的预警 1 import tensorflow as tf
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摘要：导入包 1 import tensorflow as tf 2 print(tf.__version__) 输出：2.0.0 数值类型 scalar, vector, matrix, tensor, variable 指定执行CPU 1 # 指定执行CPU 2 import os 3 os.envi
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摘要：tf.keras.estimator tf.keras.estimator.model_to_estimator()：从给定的Keras模型构造评估实例。 keras_model：一个已经编译的keras模型；它与keras_model_path互斥； custom_objects：自定义对象的字典
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摘要：tf.keras.constraints 约束：对权重值施加约束的函数。 tf.keras.constraints.MaxNorm tf.keras.constraints.MinMaxNorm
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摘要：Module: tf.keras.callbacks class BaseLogger 该类的结构：
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摘要：tf.keras.backend tf.keras的后端API，这里集成了很多常用的数学方法 abs()：获取元素的绝对值；可以传入数值型常量、张量、列表等； 这里的数据类型和传入的数据类型相关。 all()：对传入的数据进行“且”操作，一个假就全假 any()：同上，这里是求与的操作 arange
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摘要：Module: tf.keras.applications 该类封装了很多重量级的网络架构，实例化的时候会默认加载参数 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2() InceptionV3() MobileNet() Mo
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摘要：Module: tf.keras.activations activations类保存了各种激活函数 activations类的方法： elu(): 指数线性单位； exponential(): 指数激活函数； get() hard_sigmoid(): Hard sigmoid 激活函数； lin
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摘要：tf.keras.Sequential 序列化建模，一般步骤为： 1、实例化一个Sequential类，该类是继承于Model类； 2、添加所需要的神经网络层； 3、用compile进行编译模型； 4、用fitx训练模型； 5、用predict预测。 Sequential类的属性： layers:
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摘要：Module: tf.audio 用于音频文件(16进制)的编码和解码。 tf.audio.decode_wav() tf.audio.encode_wav() Module: tf.autograph set_verbosity(...)：设置AutoGraph详细级别。 to_code(...)
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摘要：tf.keras.Input() 初始化一个keras张量 案例： tf.keras.Model() 将layers分组为具有训练和推理特征的对象 两种实例化的方式： 1 - 使用“API”，从开始，链接层调用以指定模型的正向传递，最后从输入和输出创建模型： 2 - 通过继承Model类：在这种情况
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