from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='../images/model.png') 1. 2. 3. 4. 运行上述代码,输出图10-9所示的神经网络架构。 图10-9 神经网络架构 2.可视化中间层的权值 现在,利用代码可视化在中间层学到的权值。如下代码可视化了第一个密集层的前200个隐藏单元的权值: from ker...
现在让我们看几张照片，以更好地了解它们的外观。我们首先配置matplot参数，import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimg# Parameters for our graph; we'll output images in a 4x4 configurationnrows = 4ncols = 4# Index for iterating over imagespic_index = 0 现在，展示一批8匹马...
plot_model(base_network,show_shapes=True,show_layer_names=True,to_file='base-model.png') 注意:对于 model subclassing 实现的模型,如果只实现了__init__()和call()方法,那么将不能进行可视化,必须再实现build_graph()方法,否则只能看到如下图: base_network=BaseNetwork()plot_model(base_network,show_s...
plot_images(images=images, cls_true=cls_true) TensorFlow图 TensorFlow的全部目的就是使用一个称之为计算图(computational graph)的东西,它会比直接在Python中进行相同计算量要高效得多。TensorFlow比Numpy更高效,因为TensorFlow了解整个需要运行的计算图,然而Numpy只知道某个时间点上唯一的数学运算。 TensorFlow也能够自...
tb = [TensorBoard(log_dir='./tmp/tb', write_graph=True)] 接下来,我们使用.fit()方法训练自编码器。 以下代码是其签名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None...
plt.plot(train_X,train_Y,'ro',label="original data") # label数据标签 plt.legend() plt.show() tf.reset_default_graph() # 重置会话 # 创建模型 # 占位符 X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float") # 模型参数 W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")...
(valid_window,valid_size,replace=False)num_sampled=64# Numberofnegative examples to sample.graph=tf.Graph()withgraph.as_default():# Input data.train_inputs=tf.placeholder(tf.int32,shape=[batch_size])train_labels=tf.placeholder(tf.int32,shape=[batch_size,1])valid_dataset=tf.constant(valid...
plt.ylabel("median_house_value") plt.xlabel("total_rooms") # Plot a scatter plot from our data sample. plt.scatter(sample["total_rooms"], sample["median_house_value"]) # Display graph. plt.show() 四、调整模型超参数 def train_model(learning_rate, steps, batch_size, input_feature="to...
我们可以使用 pyplot.plot('SP500') 语句绘出 S&P 时序数据。S&P 500 股指时序绘图 预备训练和测试数据 该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。训练数据可以从 2017 年 4 月选取到 2017 年 7 月底，而测试数据再选取剩下到 ...
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。如果使用子类构建其他组件(例如损失...