使用TensorRT加速tensorflow模型的推理应该是很有市场的一种应用了，但是使用Python的、易懂的例子并不多，官方的文档在这方面也是很不友好。所以，本文旨在提供一个能把原理讲明白，代码能跑的起来的实例，本例中用到模型是inception V3准备工作生成.pb的模型文件首先我们需要从保存模型的chekpoint文件中，生成.pb的模型文件。这一步叫做模型的持久化，具体的
get_data_array函数：返回格式：（num，image_w*image_h） numpy.array np.float32
参数：
path 数据文件夹路径
image_w 图片格式
image_h 图片格式get_file +get_batch函数：返回格式：（batchsize，image_w,image_h）
get_file :输入文件夹 输出list'''
PreWor
tensorflow基础入门——第二章节 文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1 WHY KERAS2.1.2 图片读取处理2.1.3 NHWC与NCHW2.2 神经网络原理2.2.1 softmax回归2.2.2 交叉熵损失2.3 Keras Sequential 顺序模型2.4案例:实现多层神经网络进行时装分类2.4.1读取数据集2.4.2datasets2.4.
转载
2024-03-26 15:09:20
63阅读
Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API。那么 Keras 与tf.keras 有什么区别与联系呢？其实Keras 可以理解为一套搭建与训练神经网络的高层API 协议，Keras 本身已经实现了此协议，可以方便的
转载
2024-04-06 16:44:22
169阅读
文章目录1、导入 tf.keras2、建立一个简单的模型Sequential modelConfigure the layers3、训练和评估设置训练使用NumPy数据训练使用tf.data数据集训练评估和预测4、建立复杂模型The Functional APIModel subclassingCustom layers5、Callbacks6、保存和恢复只保存权重值只保存模型配置保存完整的模型
转载
2024-03-07 10:25:21
224阅读
主流深度学习框架对比（TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch）近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当
转载
2023-08-11 14:36:26
236阅读
一、简介Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库，最初由François Chollet编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API
转载
2024-04-12 06:31:15
146阅读
文章目录1.导入tf.keras2.构建简单模型2.1模型堆叠2.1.1dense ：全连接层2.2网络配置3.训练和评估3.1设置训练流程3.2输入Numpy数据3.2.1fit参数详解3.3tf.data输入数据3.3.1构造dataset3.4评估与预测3.5 Sequential模型线性回归实战4.构建高级模型4.1函数式api4.1.2 tf.keras.Input函数4.2模型子类化
转载
2024-06-30 09:04:38
560阅读
目录简介分类问题和回归问题为什么需要目标函数one hot 编码实战2-3 实战分类模型之数据读取与展示导入经常要用到的数据库下载数据集2-4构建模型训练模型显示学习曲线对测试集 进行评估2.5数据归一化2.6回调函数2.7回归模型2.8神经网络讲解2.9构建深度神经网络2.10 批归一化,激活函数,dropout 简介keras 是TensorFlow 的有个高级APITf-keras 是Te
转载
2024-03-18 12:23:34
130阅读
导读：本文对TensorFlow的框架和基本示例进行简要介绍。作者：本杰明·普朗什（Benjamin Planche）艾略特·安德烈斯（Eliot Andres）01 TensorFlowTensorFlow最初由Google开发，旨在让研究人员和开发人员进行机器学习研究。它最初被定义为描述机器学习算法的接口，以及执行该算法的实现。TensorFlow的主要预期目标是简化机器学习解决方案在各种平台
转载
2024-01-16 05:34:03
94阅读
1.导入tf.keras模块tf.keras是TensorFlow对Keras API（application programming interface应用程序接口）规范的实现。 这是用于构建和训练模型的高级API，它是tensorflow超级重要的模块， tf.keras使TensorFlow易于使用，同时不会牺牲灵活性和性能。一般习惯在电脑里创建一个新的环境：-n_name_python=3
转载
2024-01-14 11:14:39
80阅读
目录前言一、基础层1-0、Input层1-1、Dense层1-2、Activation层（激活层）、Dropout层1-3、Lambda层1-4、Flatten层二、嵌入层2-1、Embedding层三、池化层3-1、MaxPooling1D层3-2、MaxPooling2D层3-3、AveragePooling1D层3-4、AveragePooling2D层3-5、GlobalMaxPooli
转载
2024-05-05 18:29:33
36阅读
这是一条新的通道，记录我神经网络的课程笔记和课件，序号从-2开始。TensorFlow2教程-Keras概述Keras 是一个用mport tensorflow as t.
原创
2022-07-01 17:21:31
258阅读
测试将不再花费几小时，只需要几分钟。------文章来源 机器之心 仅分享对于...
转载
2021-07-09 17:30:32
98阅读
以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时，只需要几分钟。------文章来源 机器之心 仅分享
对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Pytho
原创
2021-07-12 09:58:36
140阅读
Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API。添加层就像添加一行代码一样简单。在模型架构之后，使用一行代码，你可以编译和拟合模型。之后，它可以用于预测。变量声明、占位符甚至会话都由 API 管理。 具体做法 定义模型的类型。Keras 提供了两种类型的模型：序列和模
转载
2020-06-08 18:01:00
73阅读
2评论
先安装anaconda 一条指令：conda install keras 就可以把keras，tensorflow装好。
原创
2022-01-17 17:01:54
267阅读
本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.1
转载
2024-07-17 17:59:23
225阅读
第四章tensorflow高级API：tf.keras1 import相关模块2 train，test数据导入3 搭建神经网络4 训练方法5 一些超参数设置6 打印出网络的结构和参数统计 tensorflow高级API：tf.keraskeras介绍： 1、keras是一个高层神经网络API，比较人性化，语言简洁 2、keras具有模块化的特点，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正
小白本人打算学习安装Keras，小李下载了出现了一堆问题，我今天终于有时间就来看看参考教程具体步骤首先你要下载anaconda，在这个网址清华镜像软件园找到自己的系统的适合的版本我的是Windows所以就下载的是 下载后直接安装就可，唯一注意的是这里都要选 安装好anaconda后，可以看到，开始—>anaconda3—> 黄色可以创建快捷键发送到桌面，湖蓝色需要双击打开 由于我是小白
转载
2024-07-22 10:38:10
41阅读
