应用 ApplicationsKeras 的应用模块（keras.applications）提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调（fine-tuning）。当你初始化一个预训练模型时，会自动下载权重到 ~/.keras/models/ 目录下。可用的模型在 ImageNet 上预训练过的用于图像分类的模型：XceptionVGG16VGG19ResNet,
EstimatorsEstimators是TensorFlow的高层API，它大大简化了机器学习的编程。Estimator封装了以下功能： – 模型训练 – 模型评价 – 模型预测 – 模型导出TensorFlow提供了一些Estimator，你也可以开发自己的Estimator，不论是TensorFlow提供的还是你自定义的都是tf.estimator.Estimator的子类。tf.contr
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2024-06-16 11:57:49
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Estimator初识框架结构在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识，如下图示：可以看到Estimator是属于High level的API，而Mid-level API分别是：Layers：用来构建网络结构Datasets: 用来构建数据读取pipelineMetrics：用来评估网络性能可以看到如果使用Estimator，我们只需要关注这三个部
原创
2021-05-01 22:27:58
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Estimator是Tensorflow的高阶API。除了Tensorflow官方定义的内置Estimator之外，用户也可以实现自定义的Estimator。Estimator定义Estimator的构造函数如下：def __init__(self,
model_fn, # 定义模型，根据不同的模式分别定义训练、评估和预测的图。
model_dir=None, # 模型导出目录
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2024-04-08 19:45:18
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1、简介Estimator 是 一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API。Estimator 会封装下列操作：训练、评估、预测、导出以供使用我们可以使用预创建的 Estimator，也可以自行编写自定义 Estimator。所有 Estimator（无论是预创建的还是自定义）都是基于 tf.estimator.Estimator 类的类。2、优势Estimator 具有下列
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2024-08-25 09:15:00
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Estimator初识框架结构在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个
原创
2021-07-26 11:53:40
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最近在使用estimator做项目，发现 官网 对 这个 estimator整体的讲解 和使用 过程中的细节讲的比较少，结合 我是用过程中的问题，对 estimator的使用步骤进行了总结，如下:代码 见github，求star~~1. estimator主要需要model_fn，input_fn 以及 serving_fn2. model_fn主要是是用来定义model ,input
这篇文章介绍tf.estimator,一个高级TensorFlow API，可以极大简化机器学习编程。Estimators封装了下面几个活动。 训练评估预测出口服务(export for serving) 可以使用tensorflow中自带的Estimators，也可以自定义Estimators。所有的Estimators
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2024-03-29 22:35:39
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https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator。具体而言，本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClas
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2019-04-25 16:51:00
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tf.estimator package not installed
原创
2018-11-20 16:50:38
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最近花了两天时间终于走通的整个流程，记录一下
1. estimator模型增加placeholder，方便java预测。因为有embeding字段，所以需要特殊处理一下 print("exporting model ...") inputs = {} for feat in my_feature_columns: atype = "" aname =
原创
2021-08-10 18:29:37
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auc,auc_op = tf.metrics.auc(labels=labels, predictions=tf.sigmoid(logits))if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL: eval_metrics = {"auc":
原创
2022-07-19 16:19:53
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1， 谷歌大神带你十分钟看懂TensorFlow2 你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow？ 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习
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2021-08-18 13:49:43
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文/数据侠GasparovicTensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。今天DT君给大家推荐的这个视频（及文字实录），是2017年谷歌开发者大会欧洲站上，谷歌研究院工程师Andrew Gasparovic所做演讲。他用深入浅出、妙趣横生的方式，给大家分享了TensorFlow
原创
2021-04-17 22:29:35
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工程地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow文/数据侠GasparovicTensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。今天DT君给大家推荐的这个视频（及文字实录），是2017年谷歌开发者大会欧洲站上，谷歌研究院工程师Andrew G
原创
2022-03-30 14:28:47
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ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_core.estimator'报错如图寻找问
原创
2023-02-04 08:33:30
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https://github.com/zihangdai/xlnet/blob/master/train_gpu.py
原创
2022-07-19 19:41:49
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TensorFlow 模型的保存与恢复TensorFlow目前保存的模型文件主要有两种，ckpt与pb，二者之间的异同请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066CKPT，首先这种模型文件是依赖 Te
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2024-05-09 14:52:02
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很久之前接触锅Yolov3的相关内容，最近又重新回过头来看Yolov3的代码，在github上找到相关开源代码，然后加上对原理的理解，学习了一遍。借鉴的Github源码的作者已经对Yolov3进行详细的阐述了，也可以直接看作者的博客，下面有一些图是直接从作者博客拷贝的，有一些是自己做的，下面对源码的理解是介于tensorflow2.0.0的。Tensorflow1.11 Yolov3 github
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2024-05-04 18:18:30
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但是最近发布的TensorFlow
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2022-10-07 09:25:58
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