另一方面,keras表现出高度的模块化和封装性,所以有的人会觉得keras不易于扩展, 比如实现一种新的Loss,新的网络层结构;其实可以通过keras的基础模块进行快速的扩展,实现更新的算法。 本文就keras的扩展性,总结了对layer,model和loss的自定义。 2. 自定义keras layers layers是keras中重要的组成部分,网络结构中每一个...
self.compiled_loss:传入compile()的损失函数 self.compiled_metrics:传入的指标列表的包装器,它允许调用self.compiled_metrics.update_state()来一次性更新所有指标。 self.metrics:传入compile()的指标列表。它还包括一个跟踪损失的指标,类似于用loss_tracking_metric手动实现的例子 In 26: 代码语言:txt AI代码解释 ...
y_pred= self(x, training=True)#Forward pass#Compute the loss value#(the loss function is configured in `compile()`)loss = self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)#Compute gradientstrainable_vars =self.trainable_variables gradients=tape.gradient(loss, trainable_vars)#Upd...
y_pred = self(x,training=False) # 更新test时候的loss self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses) # 更新test时候的metrics self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred) # 返回输出log所有的metrics return {m.name: m.result() for m in self.metrics} 测试 def preprocessi...
loss: Loss function. May be a string (name of loss function), or akeras.losses.Lossinstance. Seekeras.losses. A loss function is any callable with the signature loss = fn(y_true, y_pred), wherey_trueare the ground truth values, andy_predare the model's predictions. ...
from_serialized = kwargs.pop("from_serialized", False) self._validate_compile(optimizer, metrics, **kwargs) self._run_eagerly = run_eagerly self.optimizer = self._get_optimizer(optimizer) if isinstance(loss, compile_utils.LossesContainer): self.compiled_loss = loss else: self.compiled_loss ...
loss = self.compiled_loss( C:\Users\Luvolwethu Tokwe\anaconda3\envs\TFNew\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\compile_utils.py:204 __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) C:\Users\Luvolwethu Tokwe\anaconda3\envs\TFNew\lib\site-packages\tensorflow\pyth...
在这里,我们使用tf.keras.SequentialAPI来构建和编译一个简单的卷积神经网络 Keras 模型,用我们的 MNIST 数据集进行训练。 注意:有关构建 Keras 模型的详细训练说明,请参阅TensorFlow Keras 指南。 def get_compiled_model(): # Make a simple 2-layer densely-connected neural network. inputs = keras.Input(sh...
在单个工作器(worker)中观察结果,以确保一切正常。随着训练的迭代,您应该会看到损失(loss)下降和准确度(accuracy)接近1.0。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Trainfor1562steps,validatefor2steps Epoch1/21562/1562[===]-2s 1ms/step-loss:0.2260-sparse_categorical_accuracy:0.9320-val_loss:...
loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'] ) print(model.summary()) # 训练 history = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.3, epochs=40, batch_size=64 ) print(history) 2.模型的输入维度 训练时候输入的维度、中间层Dense的维度很容易出错,输入维度要正确,才能正确送入...