tf.keras.datasets.mnist.load_data( path='mnist.npz') 参数 path本地缓存数据集的路径(相对于~/.keras/datasets)。 返回 NumPy 数组元组:(x_train, y_train), (x_test, y_test)。 这是一个包含 60,000 个 28x28 的 10 位灰度图像的数据集,以及一个包含 10,000 个图像的测试集。更多信息可以在 ...
一般做法为将上述所有内容保存为SavedModel格式(h5格式不常用) 只保存模型结构/配置,通常保存json文件 只保存模型权重,通常只在训练模型的时候使用 2.2. 保存整个模型 2.2.1. 一般处理 保存模型的api:model.save() or tf.keras.models.save_model() 加载模型的api:tf.keras.models.load_model() 代码示例: def...
接下来,我们这里介绍两种建立神经网络的方式,分别是使用tf.keras.Sequential和使用 Keras 函数式 API创建神经网络。 3、使用tf.keras.Sequential创建神经网络 导入数据 这里,我们下载mnist数据集: (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape([...
【TensorFlow2.x开发—基础】 模型保存、加载、使用 # 获取示例数据集,使用 MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =tf.keras.datasets.mnist.load_data...# 获取示例数据集,使用 MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labe...
模型的保存代码如下: importtensorflow as tfimportos# 环境变量的配置os.environ['TF_XLA_FLAGS']='--tf_xla_enable_xla_devices'os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH']='true'# 数据的加载(train_images, train_labels),(test_images, test_labels)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()# 模...
使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1.使用tf.keras.Sequential搭建序列模型 1.1 tf.keras.Sequential 模型 1.2 搭建mnist手写数字识别网络(序列模型) 1.3 完整的训练代码
从不同版本的tf.keras加载保存的模型可以通过model.save()和tf.keras.models.load_model()方法实现。在TensorFlow 1.x版本中,可以使用tf.train.Saver()类进行模型的保存和加载。如果需要在不同版本之间加载模型,可以使用tf.compat.v1.keras.models.load_model()方法。在实际应用中,根据具体的TensorFlow版本选择...
你可以通过指定 `data_dir=` (默认是 `~/tensorflow_datasets/` ) 来自定义数据保存/加载的路径。mnist_train = tfds.load(name="mnist", split="train")assert isinstance(mnist_train, tf.data.Dataset)mnist_builder = tfds.builder("mnist")mnist_builder.download_and_prepare()mnist_train = mnist...
你可以通过指定 `data_dir=` (默认是 `~/tensorflow_datasets/` ) 来自定义数据保存/加载的路径。mnist_train = tfds.load(name="mnist", split="train")assert isinstance(mnist_train, tf.data.Dataset)mnist_builder = tfds.builder("mnist")mnist_builder.download_and_prepare()mnist_train = mnist_...
你可以通过指定 `data_dir=` (默认是 `~/tensorflow_datasets/` ) 来自定义数据保存/加载的路径。mnist_train = tfds.load(name="mnist", split="train")assert isinstance(mnist_train, tf.data.Dataset)mnist_builder = tfds.builder("mnist")mnist_builder.download_and_prepare()mnist_train = mnist_...