TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉,Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展,大大简化了 API。 Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文,用 12 个示例解释了使用 TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。 如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究,这里有你需要知道的一切。 Keras 作者 Fran...
这些方法没有任何副作用，它们将目标对象的状态变量的当前值作为输入，并返回更新值作为其输出的一部分。用户不用自己实现这些方法，只要实现了有状态版本，它们就会自动可用。如果从Keras 2迁移到3，使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。在...
这是Keras 首个与 tf.keras 同步的版本;这也是 Keras 支持多个后端(即 Theano,CNTK 等)的最终版本。最重要的是,所有深度学习从业人员都应将其代码转换成 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 软件包。原始的 keras 软件包仍会接收 bug 并修复,但请向前看,你应该开始使用 tf.keras 了。如你所见,Keras 与 TensorFlow ...
TensorFlow v1.10 是 TensorFlow 第一个在 tf.keras 中包含一个 keras 分支的版本。 现在TensorFlow 2.0 已发布,keras 和 tf.keras 已经处于同步状态,这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目,但是开发人员应该开始使用 tf.keras,因为 keras 软件包仅支持错误修复。 正如Keras 的创建者和维护者 Franc...
TensorFlow v1.10 是 TensorFlow 第一个在 tf.keras 中包含一个 keras 分支的版本。 现在TensorFlow 2.0 已发布,keras 和 tf.keras 已经处于同步状态,这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目,但是开发人员应该开始使用 tf.keras,因为 keras 软件包仅支持错误修复。 正如Keras 的创建者和维护者 Franc...
用户不用自己实现这些方法,只要实现了有状态版本,它们就会自动可用。 如果从Keras 2迁移到3,使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。 在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。
用户不用自己实现这些方法,只要实现了有状态版本,它们就会自动可用。 如果从Keras 2迁移到3,使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。 在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。 如果旧版模型仅使用...
TensorFlow v1.10是TensorFlow的第一个版本,在tf.keras中包含了一个keras分支。 现在已经发布了TensorFlow 2.0,keras和tf.keras都是同步的,这意味着keras和tf.keras仍然是单独的项目; 但是,开发人员应该开始使用tf.keras,因为keras软件包仅支持错误修复。
用户不用自己实现这些方法,只要实现了有状态版本,它们就会自动可用。 如果从Keras 2迁移到3,使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。 在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。
用户不用自己实现这些方法,只要实现了有状态版本,它们就会自动可用。 如果从Keras 2迁移到3,使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。 在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。