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标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...Sequential API 如果您是学习ML的学生，我们建议您开始时使用tf.keras Sequential API。它直观、简洁，适用于实践中95％的ML问题。...您可以使用Sequential API定义这样的模型，如下所示： model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation...单击此处获取教程，该教程将引导您使用Sequential API在Fashion MNIST数据集上训练您的第一个神经网络。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。

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    Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

    七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练...所以让我们首先把你变成一个 Keras 专家！在本章中，您将全面了解如何使用 Keras API：这是您将需要处理下一个遇到的高级深度学习用例的关键方法。...Keras API 中的所有模型都可以平滑地相互操作，无论它们是 Sequential 模型、Functional 模型还是从头开始编写的子类化模型。它们都是同一系列工作流的一部分。...扩展到 Functional 和 Sequential 模型，它们的call()方法中也暴露了这个training参数。记得在前向传播时传递training=True给 Keras 模型！...你可以通过Sequential类、Functional API 或通过子类化Model类来构建模型。大多数情况下，你会使用 Functional API。

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    理解keras中的sequential模型

    Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...，keras的代码更少，接口更加清晰，更重要的是，keras的后端框架切（比如从tensorflow切换到Theano）换后，我们的代码不需要做任何修改。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。...在某些特别的场合，可能需要更复杂的模型结构，这时就需要Functional API，在后面的教程中，我将探讨Functional API。

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    高阶API示范

    TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...如果把模型比作一个房子，那么第五层API就是模型本身，即【模型之屋】。 ? 下面的范例使用TensorFlow的高阶API实现线性回归模型。...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...此处分别演示使用Sequential按层顺序构建模型以及继承Model基类构建自定义模型。

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    TensorFlow2.X学习笔记(2)--TensorFlow的层次结构介绍

    TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池...API示范 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...下面代码在GPU上面测试不通过，有人说可以在CPU上面跑通 python # 要使用CPU则在代码最上面加上下面两行代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...(1)、使用Sequential按层顺序构建模型 python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers,optimizers

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    TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

    在 Android 上运行 TFLite 时，可访问 Android 神经​​网络 API，该接口可访问 Android 中的硬件加速推理操作，并且已接口，以利用有利的硬件加速来使用所使用的设备。...使用tf.layers API 创建的 TF 1.x 模型可以相对容易地转换为 TF 2.0。 tf.layers模块用于包含依赖于tf.variable_scope定义和重用变量的层函数。...从tf.layers到tf.keras.layers有一对一的转换，但有一些区别。 在 TF 2.0 代码中，训练参数不再传递给每个层，因为模型会自动处理该参数。...此技术允许在tf.keras模型内部使用任何类型的低级代码，而不管它是使用Sequential API 还是functional API 的模型。...使用tf.layers API 创建的模型与tf.keras.layers具有一对一的比较。

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    干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

    Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来，那么，我们是不是只需要提供一个层的列表，就能由 Keras 将它们自动首尾相连...Keras 的 Sequential API 正是如此。...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...此代码在 build 方法中创建两个变量，并在 call 方法中使用创建的变量进行运算： 1class LinearLayer(tf.keras.layers.Layer): 2 def __

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    人工智能|备战Tensorflow技能认证之两种快速构建模型的常用方式

    这两种方式能帮助快速地搭建模型，但并不意为这两者方式不能搭建复杂的模型，本文将以典型案例手写数字识别为例，来看看如何运用tf.keras.Sequential和Keras Functional API，...(layers.Dense(10)) #建立模型，并指明输入的维度及其形状 model.build(input_shape=[None,28,28,1]) 也可以选择在创建容器时，就加入所需要的神经层...5 Keras Functional API Functional API即保证了搭建模型的简单快捷，也具有很好的灵活性和可扩充性，无论是单输入/输出还是多/输入输出都能实现。...数据预处理和训练部分都与Sequential相同，那就直接来看看如何用Functional API搭建模型吧。...6 总结 tf.keras.Sequential和Keras Functional API都可以有助于快速地建立神经网络模型，.Sequential简单易懂，在既定框架下可以最快的搭建些不是很复杂的模型

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    Keras vs tf.keras: 在TensorFlow 2.0中有什么区别?

    在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...但是，现在情况正在发生变化——当Google在2019年6月发布TensorFlow 2.0时，他们宣布Keras现在是TensorFlow的官方高级API，可以快速，轻松地进行模型设计和训练。...最重要的是，所有深度学习从业人员都应将其代码切换到TensorFlow 2.0和tf.keras软件包。 原始的keras软件包仍将收到错误修复，但是继续前进，您应该使用tf.keras。...随着越来越多的TensorFlow用户开始使用Keras的易于使用的高级API，越来越多的TensorFlow开发人员不得不认真考虑将Keras项目纳入TensorFlow中名为tf.keras的单独模块中...： Sequential Function Subclassing Sequential和Function范式都已经在Keras中存在很长时间了，但是对于许多深度学习从业者来说，Subclassing功能仍然是未知的

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    四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

    今天我们分享了一些相对少用但又很棒的东西，你可以用Keras和你需要的代码来实现它。这些将帮助你直接在Keras中编写所有自定义内容，而无需切换到其他更繁琐和复杂的库。...从Keras文档中我们最需要实现的是： call(x)：这就是层的逻辑所在。除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。...API image_2= resize_layer(scale=2)(image, method="bilinear") 内置预处理 Keras带有几个在ImageNet上具有预训练的权重的模型，你可以直接使用它们...除此之外，模型可能会有一些其他类型的你希望在向模型传递图像时自动应用它们的预处理或后处理。 我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！...相反，我们实际上可以使用functional API的一个小技巧，将重复代码块定义为函数。例如，ResNet具有许多具有相同基本组件（批标准化，激活函数和卷积）的重复的残差块。

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    如何修复TensorFlow中的`ResourceExhaustedError

    在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...解决方案： 手动释放内存：在不需要变量时手动删除，并调用tf.keras.backend.clear_session()来清理会话。...优化代码和配置 3.1 使用混合精度训练 原因：混合精度训练可以有效减少内存使用，并加快训练速度。 解决方案：使用TensorFlow的混合精度训练API。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。

    2.6K10

    【tensorflow2.0】处理文本数据-imdb数据

    在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种，第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成器管道...第二种是使用tf.data.Dataset搭配.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization预处理层。...import models,layers,preprocessing,optimizers,losses,metrics from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing...', b'after', b'characters'] 二，定义模型 使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model...# 演示自定义模型范例，实际上应该优先使用Sequential或者函数式API tf.keras.backend.clear_session() class CnnModel(models.Model

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    最新！TensorFlow 1.9.0正式版发布

    为Keras 2.1.6 API更新tf.keras。 添加tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM层。...错误修复和其他更改 tfe.Network已弃用，请用tf.keras.Model。 分层变量名称在以下条件中已更改： 使用tf.keras.layers自定义变量范围。...在一个子类的tf.keras.Model使用tf.layers。 tf.data： Dataset.from_generator()现在接受一个args列表，以便创建嵌套的生成器。...为复杂dtypes修复tf.reduce_prod gradient了错误。 在变量中允许使用’.’（例如“hparams.parse（’ab = 1.0’）”），之前这会导致错误。...使ids独特nn.embedding_lookup_sparse，当批处理中存在重复的ID时，这有助于减少用于查找嵌入的RPC调用。 在boosted tree中支持指标列。

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