随着越来越多的 TensorFlow 用户开始使用 Keras 的简易高级 API,越来越多的 TensorFlow 开发人员开始考虑将 Keras 项目纳入 TensorFlow 中作为一个单独模块,并将其命名为 tf.keras。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 ...
使用Keras 3可以创建在任何框架中都能以相同方式工作的组件，允许访问跨所有后端运行的keras.ops命名空间。只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。这意味着只需维护一个组件实现，就可以在所有框架中使用完全相同的数值。除此之外，还发布...
2019 年 9 月 17 日,Keras v2.3.0 正式发布,在这个版本中 Francois Chollet(Keras 的创建者和首席维护者)声明: Keras v2.3.0 是 Keras 第一个与 tf.keras 同步的版本,也将是最后一个支持除 TensorFlow 以外的后端(即 Theano,CNTK 等)的主要版本。最重要的是,深度学习从业人员应该开始使用 TensorFlow 2.0 ...
随着越来越多的 TensorFlow 用户开始使用 Keras 的简易高级 API,越来越多的 TensorFlow 开发人员开始考虑将 Keras 项目纳入 TensorFlow 中作为一个单独模块,并将其命名为 tf.keras。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 ...
最初,Keras的默认backend是Theano,直到v1.1.0为止都是默认的。 同时,Google发布了TensorFlow,这是一个用于机器学习和训练神经网络的符号数学库。 Keras开始支持TensorFlow作为backend,缓慢但可以肯定的是,TensorFlow成为最受欢迎的backend,因此从Keras v1.1.0版本开始,TensorFlow成为默认的backend。
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。
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了Keras内置层,那么也可以在Keras 3中使用JAX和PyTorch后端开箱即用。 也有人敲警钟 在迫不及待尝试新版本的开发社区氛围中,Cohere机器学习总监Nils Reimers提出“真心希望历史不要重演”,也获得不少关注。
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了Keras内置层,那么也可以在Keras 3中使用JAX和PyTorch后端开箱即用。 也有人敲警钟 在迫不及待尝试新版本的开发社区氛围中,Cohere机器学习总监Nils Reimers提出“真心希望历史不要重演”,也获得不少关注。
如果需要在不同版本的tf.keras之间加载模型,可以使用tf.compat.v1.keras.models.load_model()方法。 加载模型: 代码语言:txt 复制 loaded_model = tf.compat.v1.keras.models.load_model('model.h5') 需要注意的是,跨版本加载模型可能会导致一些兼容性问题,因此建议在同一版本的tf.keras中进行模型的保存和加载...
在本教程中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。 万众期待的TensorFlow 2.0于9月30日正式发布。 虽然肯定是值得庆祝的时刻,但许多深度学习从业人员(例如耶利米)都在挠头: 作为Keras用户,TensorFlow 2.0版本对我意味着什么?