keras的multi_gpu_model会把输出拆分成多份输入到训练模型中,因此training_model会被调用,触发call方法,会把需要更新的tensor都添加到updates中,因此在此之后再设置trainable=False于事无补 keras的model同样也可以被视为一个layer,被包装到另一个model中,奇怪的是即便这个内部的model中的所有层都设置为trainable=False...
所以我们需要在子Model里再重写一个test_step方法,该方法比较简单,将前向反馈的计算过程写出来即可。 def test_step(self, data): X, y = data y_pred = self.model(X, training=False) for metric in self.metrics: metric.update_state(y, y_pred) return {m.name: m.result() for m in self....
LOG_DIR = model_save_path + '/training_logs/run{}'.format(RUN) LOG_FILE_PATH = LOG_DIR + '/checkpoint-{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.hdf5' # 模型Log文件以及.h5模型文件存放地址 tensorboard = TensorBoard(log_dir=LOG_DIR, write_images=True) checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=LOG_FILE...
return model training_model = make_model(batch_size=128) 此外,使用 tf.train.Optimizer,而不是标准的 Keras优化器,因为 Keras优化器对 TPU 而言还处于试验阶段。 将Keras 模型转换为 TPU 模型 tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model 函数将 tf.keras 模型转换为同等的 TPU 模型。 import os import tensorflow...
keras.Sequential): def train_step(self, data): # Unpack the data. Its structure depends on your model and # on what you pass to `fit()`. x, y = data with tf.GradientTape() as tape: y_pred = self(x, training=True) # Forward pass # Compute the loss value....
我们可以通过from keras.models import Sequential或者from keras.models import Model来导入对应的模型。 Sequential 顺序模型 参考Keras文档: https://keras.io/models/sequential/ Sequential 模型结构: 层(layers)的线性堆栈。简单来说,它是一个简单的线性结构,没有多余分支,是多个网络层的堆叠。
classCustomModel(keras.Model):deftrain_step(self, data):#Unpack the data. Its structure depends on your model and#on what you pass to `fit()`.x, y =data with tf.GradientTape() as tape: y_pred= self(x, training=True)#Forward pass#Compute the loss value#(the loss function is config...
model.save_weights(filepath)# 将模型权重保存到指定路径,文件类型是HDF5(后缀是.h5)model.load_weights(filepath, by_name=False)# 从HDF5文件中加载权重到当前模型中, 默认情况下模型的结构将保持不变。# 如果想将权重载入不同的模型(有些层相同)中,则设置by_name=True,只有名字匹配的层才会载入权重 ...
>>> training_finished = False >>> class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback): ... def on_train_end(self, logs=None): ... global training_finished ... training_finished = True >>> model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))]) ...
# return states in the training model, but we will use them in inference.decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs,initial_state=encoder_states)decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax'...