Tensorflow集成接口TensorLayer、Keras

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#人工智能

本文精选了知乎上关于人工智能算法的热门文章，涵盖了深度学习、机器学习等领域的最新研究进展和技术实践，深入探讨了算法背后的原理及应用场景。

https://www.zhihu.com/question/50030898

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tensorflow.keras接口

weixin_43075863的博客

01-11

323

1、datasets 2、layers 3、losses 4、metrics （记录loss， accuracy 一般没epoch）创建 acc_meter = metrics.Accuracy() loss_meter = metrics.Mean() 更新 update_state loss_meter.update_state(loss) acc_meter.update_state(y, pred) 查看 loss_meter.result().numpy() acc_meter.result(

详解：Tensorflow、Pytorch、Keras（搭建自己的深度学习网络）

weixin_61573157的博客

09-17

3306

由Google开发使用静态计算图广泛应用于生产环境有较为完善的部署工具由Facebook开发使用动态计算图更加灵活,适合研究和快速原型开发相对更加直观和易于调试最初是一个独立的高级API,现已成为TensorFlow的一部分提供更简单、更用户友好的接口可以使用TensorFlow或Theano作为后端适合快速实验和原型开发。

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TensorFlow 2.0正式版官宣！深度集成Keras

张伟的专栏

10-06

888

【新智元导读】TensorFlow 2.0正式版终于发布了！深度集成Keras，更简单、更易用，GPU训练性能提升。这是一个革命性的新版本，欢迎来到 TensorFlow 2.0！>>>人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼 70 周年 TensorFlow 2.0正式版终于发布了！谷歌今天宣布，开源机器学习库TensorFlow 2.0现在可供公众使...

tensorflow2基础 4节 Keras高层接口

泥签的博客

03-29

1582

tensorflow2基础 4节 Keras高层接口 1. keras 2. 常见的功能模块 2.1 常见网络层类 2.2 网络容器 2.3 模型装配 2.4 模型训练 2.5 模型测试 2.6 模型保存与加载 3. 自定义网络 3.1 自定义网络层 3.2 自定义网络 4. 模型乐园 5. 测量工具 5.1 新建测量器 5.2 写入数据 5.3 读取统计信息 5.4 清除状态 6. 可视化 6.1 模型端 6.2 浏览器端 6.3 补充

TensorFlow和TensorLayer相互转换

ab0902cd的博客

01-17

1511

TensorLayer安装： pip uninstall tensorlayer pip install --upgrade tensorflow # if you do not use GPU support pip install --upgrade tensorflow-gpu # if you use GPU support pip install git+https://...

tensorflow基础api及与keras的集成

zhao_crystal的博客

12-13

1906

目录 1. tensor 常量 1.1 数值常量 1.1.1 向量 1.1.2 标量（scalars） 1.2 字符串常量 1.2.1 strings 1.2.2 strings array 2. ragged tensor常量 2.1 数值常量 2.1.1 向量 3. Spaser tensor 常量 3.1 sparse tensor convision to tensor 3.2 spaser tensor 的运算操作 4. tensor 变量 4.1 赋值操作 1.

tensorflow 2.7 无法导入keras

shirakiinn的博客

01-24

5334

tensorflow用起来真的奇怪的问题巨多，各种包的版本奇形怪状，同样的bug用别人的方法解决不了，谁知道明天又是什么版本。。。上图：本来想使用tf.keras.optimizers.SGD，但提示并没有keras的包，只有一个keras变量参考其他人，有方法表示keras包在pyhon包中，遂用ctrl查看于是得到optimizers的__init__文件如下,其中并没有SGD 寄了，最后去tensorlow地址查看，发现这里还有个名为keras的包（同时...

tensorflow.keras和keras的比较

AnneQiQi的博客

11-12

1817

tf.keras 与 keras 绝对兼容，但请注意： tf.keras 与 keras 版本相同时，才绝对兼容。可以通过 tf.keras.version.来查看 tf.keras 的版本。 tensorflow和keras的兼容版本信息查看地址： Environments 保存模型参数时，tf.keras 默认保存成 checkpoint 格式。可以通过设置 save_format=‘h5’ 来保存成 HDF5 格式。 tf.keras是 Keras API 在 TensorFlow 里

Tensorflow环境下的Keras基础操作指南

GTMD_优快云的博客

04-07

895

Keras搭建基本神经网络该小节内容可以参照第一篇博客： Tensorflow 的环境配置以及Hello World程序的运行 Keras本身是一套搭建与训练神经网络的高层API协议，自身可以提供tensorflow的接口。而在tensorflow环境中，tf.keras则是其中一个与其他子模块一样的普通模块。透过keras协议我们可以高效搭建，训练，存储，调用神经网络，还可以 ...

tensorflow和keras版本对应关系，以后就可以轻松解决版本冲突了

qq_30895747的博客

06-26

5812

TensorFlow拥有完整的生态系统，包括TensorFlow Hub（用于共享机器学习模型）、TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备上的机器学习）、TensorFlow Research Cloud（提供高性能计算资源）等。请注意，以上优缺点是基于当前TensorFlow的版本和普遍用户反馈总结的，随着TensorFlow的不断更新和发展，这些优缺点可能会有所变化。综上所述，TensorFlow是一个功能强大、灵活且易于使用的机器学习框架，广泛应用于各种领域，并得到了广泛的社区支持。

17- TensorFlow中使用Keras创建模型 (TensorFlow系列) (深度学习)

March_A的博客

02-27

3912

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow , CNTK 或者 Theano 作为后端运行。在Keras的官方github上写着"Deep Learning for humans", 主要是因为它能简单快速的创建神经网络,而不需要像Tensorflow一样考虑很多中间过程.

TensorFlow----Keras库

风间琉璃的博客

01-26

1万+

小白也能学会的简单神经网络的搭建，全面了解Keras高层接口

tensorflow 与keras 混用之坑

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tensorflow 与keras 混用之坑在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下原训练代码模型载入报错战斗种族解释在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下其中错误为：TypeError: tuple indi...

TensorFlow 和 TensorLayer

Deep Learning and NLP Farm

11-01

1万+

TensorFlow : https://github.com/tensorflow/tensorflow TensorLayer : https://github.com/zsdonghao/tensorlayer TensorLayer中文： https://github.com/shorxp/tensorlayer-chinese TensorFlow白皮书中文版： h

windows10安装TensorFlow2.0和TensorLayer2.0笔记

zhwangye的博客

06-20

3356

windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记文章目录windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记前言一. Nvidia环境1.先安装CUDA2.再安装Nvidia驱动3.安装CuDnn二. tensorflow，tensorlayer安装1.创建虚拟环境2.安装tensorflow2.03.安装tenso...

在tensorflow中使用keras作为高层接口

silent56_th的博客

04-24

6828

最近从keras转战tensorflow，原先的代码又不想重写，幸好keras代码可以在tensorflow中使用。详情请参考将Keras作为tensorflow的精简接口。简单应用的话，就是把keras当作tf.layers里面的层来用，placeholder等价于Keras.Input，然后基本和keras里面使用model模块的时候构建方式相同。最后的model也可以使用的，但是我就是想要

【TensorFlow-windows】keras接口——利用tensorflow的方法加载数据

风翼冰舟的博客

08-23

1331

前言之前使用tensorflow和keras的时候，都各自有一套数据读取方法，但是遇到一个问题就是，在训练的时候，GPU的利用率忽高忽低，极大可能是由于训练过程中读取每个batch数据造成的，所以又看了tensorflow官方的加载数据方法。主要是利用了tf.data.Dataset这里面的一系列操作。国际惯例，参考博客： tensorflow官方加载数据集方法官方文档对应的代码images...

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03-21

1644

1. 模型的装配、训练和测试 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential,layers x = tf.constant([1.,2.]) # 实例化一个softmax softmax = keras.layers.Softmax() softmax(x) #直接用不能用，只能先实例化 ker

使用TensorFlow2.0集成的keras实现CNN人脸识别

frankjie的博客

09-23

8649

本文在python环境下通过TensorFlow2.0集成的keras进行人脸识别。相对于之前通过TensorFlow自己实现cnn会方便很多。数据准备筛选数据来自sklearn的datasets的fetch_olivetti_faces，只有400张，在cnn训练时，占用时间少，方便测试。 from sklearn import datasets faces = datasets.fetc...

from tensorflow.keras import keras报错