AI代码助手复制代码 构建神经网络模型: net= tflearn.input_data([None,100])net= tflearn.embedding(net, input_dim=10000, output_dim=128)net= tflearn.lstm(net,128, dropout=0.8)net= tflearn.fully_connected(net,2, activation='softmax')net= tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categor...
其实TFLearn自带了API,save和load,怎么用呢?其实很简单。 使用思路: 第一步:训练模型,保存模型 withtf.Graph().as_default():'''#模型训练'''model.save("./gut.tfl") 第二步:用第一步的模型框架,加载保存的模型 withtf.Graph().as_default():'''#模型框架'''model.load("./gut.tfl") 完整代码:...
import tflearn# 加载模型model = tflearn.DNN(network) model.load("model.tflearn")# 使用模型进行预测或其他操作 AI代码助手复制代码 在保存模型时,模型的权重、结构以及训练状态都会被保存下来。加载模型时,只需指定模型的文件路径即可加载模型。这样可以方便地保存和加载TFLearn模型,以便后续使用。
net = tflearn.conv_2d(network, 16, 3, regularizer='L2', weight_decay=0.0001) net = tflearn.residual_block(net, n, 16) net = tflearn.residual_block(net, 1, 32, downsample=True) net = tflearn.residual_block(net, n-1, 32) net = tflearn.residual_block(net, 1, 64, downsample=True)...
通过今天内容,读者可以看出使用 TFLearn 高层次 API 相比直接使用 TensorFlow 实现深度学习模型具有使用更简单、构建更快速、可视化更方便等特点,从此无需手动处理各个运算符之间的连接,解放了生产力,提高了模型设计和优化效率。 作为练习,读者可以进一步学习 TFLearn 实现其他经典深度学习模型如 VGG、Inception、NIN、ResNet...
tflearn 中文汉字识别模型试验汇总 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 defget_model(width, height, classes=40): # TODO, modify model # Building 'VGG Network'...
tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用。 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls 0 1 10 11 12 13 14 15 16 2 3 4 5 6 7 8 9 datag$ ls 0 xxx.png yyy.png ... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内。 #...
regression= tflearn.regression(softmax, optimizer='adam', learning_rate=0.001, loss='categorical_crossentropy')#Define classifier, with model checkpoint (autosave)model = tflearn.DNN(regression, checkpoint_path='model.tfl.ckpt')#Train model, with model checkpoint every epoch and every 200 training...
TensorFlow1.14-cpu Bazel 0.24.1 automake 1.16.1 (latest)Xcode 10.3 Command Line Tools 10.3...
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