首先参考: 解决tensorflow.keras无法引入layers问题_ljx0951的博客-_tensorflow.keras.layers
这里报错: module 'keras.engine.base_layer' has no attribute 'BaseRandomLayer'
参考: python - module 'keras.engine' has no attribute 'Layer' - Stack Overflow
使用
解决
james_karon 博主文章分类:AI ©著作权
文章标签 TensorFlow Keras 导包 tensorflow csdn博客 文章分类 机器学习 人工智能
首先参考: 解决tensorflow.keras无法引入layers问题_ljx0951的博客-_tensorflow.keras.layers
这里报错: module 'keras.engine.base_layer' has no attribute 'BaseRandomLayer'
参考: python - module 'keras.engine' has no attribute 'Layer' - Stack Overflow
使用
解决
一、概述在我们使用Te
tf.keras.layers.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='unifor
将训练的模型进行保存,或者利用已保存的模型给新模型“赋值”。本文参考Tensorflow官方文档之保存和恢复模型,对官方文档给出的代码进行了实践,并将我的理解加到了注释之中,希望能帮到有需要的人。代码分成几个部分讲解:1、导入必要的模块和加载数据集Tensorflow官方文档依旧使用mnist数据集来进行新手教学,和mnist手写数字识别项目不同的是,此处只使用1000条数据以加快速度,毕竟我们的
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