SavedModel保存自定义Layer或自定义Model时,需要重写get_config函数,返回dict类型,key为__init__函数的输入参数名,value为__init__函数的输入参数值。 from_config函数一般不需要重写,因为继承自父类的默认from_config可以满足需求。 load_model的时候要指定custom_object class CustomModel(keras.Model): def __init...
session = InteractiveSession(config=config) (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=tf.keras.datasets.mnist.load_data 48020 更快的Python而无需重构您的代码 import tensorflow as tf mnist =tf.keras.datasets.mnist.load_data()x_train, y_train = mnist[0]x_train...self.model = tf...
(train_image, train_label), (test_image, test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()# 获取数据plt.imshow(train_image[0])# 显示第一张图片 数据归一化: train_image = train_image /255test_image = test_image /255 定义模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras....
importtensorflowastfimportosmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10,activat...
tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 我们想把这些图像的像素值从 0 到 255 之间的一个数字转换为 0 到 1 之间的一个数字,并将该数据集转换为 [B, H, W ,C] 格式,其中 B 代表批处理的图像数,H 和 W 分别是高度和宽度,C 是我们数据集的通道数(灰度为 1): ...
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([x_train.shape[0], -1]) x_test = x_test.reshape([x_test.shape[0], -1]) ...
下述是使用mnist数据集,进行训练、验证和测试: 1(x_train, y_train), (x_test, y_test) =keras.datasets.mnist.load_data()23x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 2554x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 25556model.compile(loss=keras.losses.Spa...
def load_dataset(): # Step0 准备数据集, 可以是自己动手丰衣足食, 也可以从 tf.keras.datasets 加载需要的数据集(获取到的是numpy数据) # 这里以 mnist 为例 (x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # Step1 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 进行加载 ...
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