保存和加载包含自定义组件的模型 当加载包含自定义对象的模型时,需要将名称映射到对象。不幸的是,当你保存模型时,阈值不会被保存,这意味着在加载模型时必须指定阈值。你可以通过创建keras.losses.Loss类的子类,然后实现其get_config()方法来解决此问题 Keras API当前仅指定如何使用子类定义层、模型、回调和正则化。如...
Dense(10, activation='softmax')]) return model model = create_model() x_train = np.random.rand(1000, 10) y_train = np.random.randint(0, 10, size=(1000,)) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Compile the model model.fit(...
model=create_model()model.fit(train_images,train_labels,epochs=5)# 以SavedModel格式保存整个模型 model.save("saved_model/my_model")new_model=tf.keras.models.load_model("saved_model/my_model")# 看到模型的结构 new_model.summary()# 评估模型 loss,acc=new_model.evaluate(test_images,test_labels...
my_name_is_learning_model.build(input_shape=(None,28,28,1))# 指定网络my_name_is_learning_model的输入形状 importtensorflowastf x=tf.Variable(initial_value=tf.random.normal(shape=(32,28,28,1)))# 随便构造一个数据 out=my_name_is_learning_model(x)# my_name_is_learning_model就是我们想要...
以识别手语数字为例,创建卷积网络模型 导入相应模块 import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ...
model = image_classifier.create(train_data, validation_data=validation_data, model_spec=model_spec.get('mobilenet_v2'), epochs=20) 将模型切换为 mobilenet_v2,导出的 fp16 模型大小为 4.6MB,推断速度是 4.36 s 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 inception_v3_spec = image_classifier...
1function createModel() 2{ 3var model = tf.sequential() 4model.add(tf.layers.dense({units:8, inputShape:2,activation: 'tanh'})) 5model.add(tf.layers.dense({units:1, activation: 'sigmoid'})) 6model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'binaryCrossentropy', lr:0.1}) ...
# Let's create a Saver object # By default, the Saver handles every Variables related to the default graph all_saver = tf.train.Saver()# But you can precise which vars you want to save under which name v2_saver = tf.train.Saver({"v2": v2})# By default the Session handles ...
registered_model = ml_client.models.create_or_update(model=model) 将模型部署为联机终结点 注册模型后,可将模型部署为联机终结点,即 Azure 云中的 Web 服务。 若要部署机器学习服务,通常需要: 要部署的模型资产。 这些资产包括已在训练作业中注册的模型文件和元数据。
SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) model = create_model() model.summary() model = compile_model(model) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Model: "sequential" ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding (Embedding) (None, 300, 7) 216874 ___...