SGDtf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momen
原创
2021-11-20 15:49:26
1910阅读
Built-in optimizer classes.Modulesschedules module: Public API for tf.keras.optimizers.schedules namespace.Classesclass Adadelta: Optimizer that implements the Adadelta algorithm. class Adagra...
原创
2021-08-13 09:45:48
218阅读
版本 keras-nightly=2.5.0.dev2021032900报错信息 from keras.optimizers import AdamImportError: cannot import name 'Adam' from
原创
2023-05-17 15:47:37
626阅读
keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False) learning_rate: float >= 0. 学习率。 beta_1: f
原创
2023-10-31 09:45:42
84阅读
今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。细想之下，不管用什么框架，自定义优化器这个需求可谓真的是小众中的小众。一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上 Adam，而调参炼丹高手一般会用 SGD 来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。那这篇文章还有什么价值呢？有些场景下会有一点点作用。比如通过学习 Keras 中的优化器写法，你可以对梯度下降等算法有进一步的认识
转载
2023-08-24 17:12:22
150阅读
1. 优化器（Optimizer）用法优化器是Keras模型Compile()方法所需的参数之一，其决定采用何种方法来训练模型。 优化器两种用法：实例化优化器对象，然后传入model.compile()。实例化的优化器对象可以指定参数from kears import optimizers
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initia
转载
2023-12-31 17:47:13
369阅读
Keras Adamclass Adam(Optimizer): """Adam optimizer. Default parameters follow
原创
2022-12-04 07:45:57
354阅读
tf.keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding=‘valid’,data_format=‘channels_last’,dilatio
转载
2023-05-18 17:17:20
129阅读
多思考也是一种努力，做出正确的分析和选择，因为我们的时间和精力都有限，所以把时间花在更有价值的地方。
原创
2021-08-25 14:23:20
313阅读
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
原创
2021-07-22 11:04:00
984阅读
tf.keras.constraints 约束：对权重值施加约束的函数。 tf.keras.constraints.MaxNorm tf.keras.constraints.MinMaxNorm
原创
2021-07-22 11:02:28
538阅读
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:
原创
2021-07-22 11:04:01
951阅读
# 从零开始学习使用 tf.keras.utils.to_categorical
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会使用 TensorFlow 来构建和训练深度学习模型。在深度学习中，经常需要对标签进行独热编码（One-Hot Encoding），而 tf.keras.utils.to_categorical 就是 TensorFlow 中用来实现这一功能的函数。在本篇文章中，我将向刚入行的小
原创
2024-05-15 11:13:01
157阅读
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
原创
2021-07-22 11:02:27
656阅读
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
原创
2021-07-22 11:04:03
1218阅读
解决办法：from tensorflow.keras.optimizers import SGD,Adagrad,Adadelta,RMSpropfrom keras.optimizers import adam_v2
原创
2022-06-09 00:31:23
360阅读
import tensorflow as tf import os from sklearn import datasets import numpy as np # 加载数据集 """ 其中测试集的输入特征 x_test 和标签 y_test 可以像 x_train 和 y_train 一样直接从
转载
2020-08-26 11:44:00
232阅读
2评论
tf.keras.backend.int_shape函数 tf.keras.backend.int_shape(x) 定义在：tensorflow/python/keras/backend.py。 返回张量或
转载
2023-10-31 09:46:16
95阅读
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
原创
2021-07-22 11:02:33
1909阅读
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
原创
2021-08-01 16:51:01
2249阅读
