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keras示例程序
addition_rnn.py 执行序列学习以执行两个数字(作为字符串)的添加。 antirectifier.py 演示如何为Keras编写自定义图层。 babi_memnn.py 在bAbI数据集上训练一个内存网络以进行阅读理解。 babi_rnn.py 在bAbI数据集上训练一个双支循环网络,以便阅读理解。 cifar10_cnn.py 在CIFAR10小图像数据集上训练一个简单的深CNN。 conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化 VGG1
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-10-23
文件大小:10485760
提供者:
manoerina0411
Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层
主要介绍了Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-16
文件大小:151552
提供者:
weixin_38522214
Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层
在解决一个任务时,我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如,分类任务中,优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了,可以直接拿过来用。 根据自己的任务,训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时,就需要“冻结”预训练模型的所有层,即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例: 加载预训练模型: from tensorflow.python.keras.applications i
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:156672
提供者:
weixin_38739950
keras_to_tensorflow:将经过训练的keras模型转换为推断张量流模型的通用代码-源码
Keras到TensorFlow keras_to_tensorflow是将经过训练的keras模型转换为可随时推断的TensorFlow模型的工具。 该工具不是为TensorFlow 2.0量身定制的,它看起来运行良好。 概要 按照默认行为,此工具将冻结节点(将所有TF变量转换为TF常量),并将推理图和权重保存到二进制protobuf(.pb)文件中。 在冻结期间,TensorFlow还应用节点修剪,该修剪将删除对输出张量无贡献的节点。 该工具支持多个输出网络,并使用户能够通过--outp
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:12288
提供者:
weixin_42109925