tensorflow2.0之Keras自定义网络

最新推荐文章于 2022-05-19 17:14:13 发布
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TensorFlow2.0教程-自定义训练实战(非tf.keras)
知行_那片天
07-07 6700
TensorFlow2教程-自定义训练实战 愿文地址：https://doit-space.blog.csdn.net/article/details/95040756 最全Tensorflow 2.0 入门教程持续更新：https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284 完整tensorflow2.0教程代码请看 https:/...
TensorFlow介绍-TensorFlow2.0中Keras高层接口
weixin_46414576的博客
03-25 1958
Keras高层接口 • Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产，具有以下三个主要优势： • 方便用户使用 Keras 具有针对常见用例做出优化的简单而一致的界面。它可针对用户错误提供切实可行的清晰反馈。 • 模块化和可组合 将可配置的构造块连接在一起就可以构建 Keras 模型，并且几乎不受限制。 • 易于扩展 可以编写自定义构造块以表达新...
Tensorflow2.0 自定义网络
廷益_飞鸟的博客
10-19 1130
自定义网络 keras.Sequential 容器 keras.layers.Layer keras.Model Keras.Sequential 容器 网络层的搭建 model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(256, activation="relu"), keras.layers.Dense(128, activation="relu"), kera
Tensorflow2自定义网络层
dongcjava的博客
10-25 600
自定义网络层 通过自定义网络层，实现自己的网络结构 自定义网络层 详细说明 class MyDense(layers.Layer): #继承layer父类 def __init__(self, inp_dim, outp_dim): #继承父类属性 super(MyDense, self).__init__() self.kernel = self.add_weight('w', [inp_dim, outp_dim]) self.bias = self.add_weight('b'
tensorflow2中自定义层或网络
进击的Explorer
04-09 1322
通过自定义网络可以将一些现有的网络和自己的网络串联起来，这样可以组建各种各样的网络。 1、keras.Sequential 它的用法见这篇博客 network = Sequential([layers.Dense(256, activation='relu'), layers.Dense(128, activation='relu'), ...
Tensorflow2.0 Keras之自定义网络
python_LC_nohtyp的博客
02-12 1233
Tensorflow2.0 Keras之自定义网络 文章目录Tensorflow2.0 Keras之自定义网络自定义网络层自定义网络 尽管 Keras 提供了很多的常用网络层类，但深度学习可以使用的网络层远远不止这些。科研工作者一般是自行实现了较为新颖的网络层，经过大量实验验证有效后，深度学习框架才会跟进，内置对这些网络层的支持。因此掌握自定义网络层、网络的实现非常重要。 对于需要创建自定义逻辑的...
Tensorflow 2.x自定义网络层的方法及其注意事项
u014027421的博客
12-07 282
https://zhuanlan.zhihu.com/p/86886620
tensorflow2.0，自定义层方法
01-06
layer = tf.keras.layers.Dense(100) layer = tf.keras.layers.Dense(100, input_shape=(None, 5)) # 使用函数的方法调上面的layer layer(tf.zeros([10, 5])) 2.定义一个无参数的函数层（激活层） # tf.nn.softplus...
Tensorflow2.0教程-自定义层
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知行_那片天
07-07 1万+
Tensorflow2.0教程-自定义层 最全Tensorflow 2.0 入门教程持续更新：https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284 完整tensorflow2.0教程代码请看https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese (欢迎star) 本...
TensorFlow2.0 Keras 接口
蕾姆的博客
12-24 2056
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A...
Tensorflow自定义网络结构build和call
weixin_39559994的博客
05-19 2440
在创建自定义网络层类时，需要继承自layers.Layer 基类；创建自定义的网络类，需要继承自 keras.Model 基类，这样产生的自定义类才能够方便的利用Layer/Model 基类提供的参数管理功能，同时也能够与其他的标准网络层类交互使用。 一：实现自定义网络层 实现自己的层的最佳方法是扩展tf.keras.Layer类并实现： > _init_()函数：参数初始化 > > build()函数，可以获得输入张量的形状，权重变量初始化 > > call()函数，构建
深度学习与TensorFlow 2入门实战
04-21
亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。【爱可可-爱生活】友情分享了我们的课程Github链接！课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。4.持续更新，永久有效一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。
使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型
12-10
课程分为两条主线：1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。
Tensorflow2.0：使用Keras自定义网络实战
陶陶name
08-17 2523
tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API 背景介绍： 2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络，文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"，如VGG16，有16层，虽然现在看起来稀疏平常，但与 AlexN...
Tensorflow2.1 keras 自定义网络层
Hubinbin 的博客
05-18 1394
Tensorflow 2.1 自定义网络层的方法及其注意事项 具体定义方法在tensorflow官网 tf2.1 API 中定义的很清楚，但其中有需要注意的事项，是官方API没有写清楚的 定义方法 官网给出的定义方式： class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_outputs): super(MyDenseLayer, self).__init__() self.num_outputs = nu
TensorFlow2.0:自定义层与自定义网络
meijie2018_1的博客
09-11 3289
自定义层函数需要继承layers.Layer，自定义网络需要继承keras.Model。 其内部需要定义两个函数： 1、__init__初始化函数，内部需要定义构造形式； 2、call函数，内部需要定义计算形式及返回值。 #self def layer class MyDense(layers.Layer):#inherit layers.Layer def __init__(self,i...
TensorFlow2.0教程-用keras构建自己的网络层
知行_那片天
03-16 1万+
Tensorflow教程-用keras构建自己的网络层 1.构建一个简单的网络层 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_session() import tensorflow.keras as keras imp...
[TensorFlow 2] [Keras] 自定义 loss 函数
Xovee
06-13 7123
本文介绍了一种利用 Keras 自定义 loss 函数的方法。
dropout层_tensorflow2使用keras自定义层 (tensorflow2.0官方教程翻译）
05-19
Dropout层是一种常见的正则化技术，它在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为0，以减少过拟合。在TensorFlow 2.0中，我们可以使用Keras API来自定义这个层。 下面是一个使用Keras API实现Dropout层的示例代码： ```python import tensorflow as tf class CustomDropout(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, rate, **kwargs): super(CustomDropout, self).__init__(**kwargs) self.rate = rate def call(self, inputs, training=None): if training: return tf.nn.dropout(inputs, rate=self.rate) return inputs def get_config(self): config = super(CustomDropout, self).get_config() config.update({'rate': self.rate}) return config ``` 在这个自定义层中，我们继承了Keras的Layer类，并实现了call方法来定义正向传递的操作。在这个方法中，我们使用了TensorFlow的tf.nn.dropout函数来实现Dropout操作。 我们还实现了get_config方法来返回这个层的配置信息。这将允许我们在保存和加载模型时正确地恢复Dropout层的状态。 现在我们可以使用这个自定义层来构建Keras模型： ```python from tensorflow.keras import layers model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu'), CustomDropout(0.5), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 在这个模型中，我们在第一个全连接层后添加了我们自定义的Dropout层。在训练过程中，这个层将随机地将一些神经元的输出设置为0。 现在我们可以像使用任何其他Keras层一样使用这个自定义层来构建模型并进行训练。
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