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【Pytorch】自定义模型、自定义损失函数及模型删除修改层的常用操作

最后，我们可以使用 PyTorch 函数 nn.Sequential() 将这个修改后的列表一起堆叠到一个新模型中。可以以任何你想要的方式编辑列表。...如上所述，加载的模型应该与保存的模型具有相同的体系结构，因此我们不能使用列表方法。 我们需要在上面添加层。在 PyTorch 中执行此操作的方法很简单——我们只需要创建一个自定义模型！...损失函数量化了我们现有模型与我们想要达到的目标之间的距离，优化器决定如何更新参数，以便我们可以最大限度地减少损失。 有时，我们需要定义自己的损失函数。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。...如果我们想为张量添加维度，请使用 unsqueeze() 函数。 损失函数最终返回的值必须是标量值。不是矢量/张量。 返回的值必须是一个变量。这样它就可以用于更新参数。

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    如何在Keras中创建自定义损失函数？

    实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...因此，当我们的损失值变得非常大并且计算变得非常昂贵时，我们可以使用这种定制的损失函数。 在这里，我们从这个函数返回一个标量自定义损失值。...定义 keras 的自定义损失函数 要进一步使用自定义损失函数，我们需要定义优化器。我们将在这里使用 RMSProp 优化器。RMSprop 代表均方根传播。...然后我们打印模型以确保编译时没有错误。 Keras 模型优化器和编译模型 现在是时候训练这个模型，看看它是否正常工作了。...然后，我们使用自定义损失函数编译了 Keras 模型。最后，我们成功地训练了模型，实现了自定义损失功能。

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    在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

    在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。

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    教你用 Keras 预测房价！（附代码）

    本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...我发现自定义损失函数在建立需要为不同数量级的数据创建预测的回归模型时非常有用。例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。...该函数计算预测值与实际值之间的差值，然后将结果平方 (使所有的值均为正)，最后计算平均值。注意，该函数使用张量进行计算，而不是 Python 原语。当在 R 中定义自定义损失函数时将使用相同的方法。...评估损失函数 我们现在有四种不同的损失函数，我们要用原始数据集和经过改造的住房数据集来对四种不同的损失函数的性能进行评估。本节将介绍如何设置 Keras，加载数据，编译模型，拟合模型和评估性能。...我使用了「Deep Learning with R」中示例的网络结构。该网络包括两层全连接层及其激励函数 relu，以及一个没有变换的输出层。 ? 为了编译模型，我们需要指定优化器，损失函数和度量。

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    损失函数losses

    损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。

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    一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

    “loss”参数用来设置模型的损失函数（又称目标函数），例如均方误差损失函数（mean_squared_error）、对数损失函数（binary_crossentropy）以及多分类的对数损失函数（categorical_crossentropy...“metrics”用来设定模型的评价函数，模型的评价函数与损失函数相似，不过评价函数只用来显示给用户查看，并不用于模型的训练。除了自带的一些评价函数以外，我们还可以自定义评价函数。...=5) 以上是我们自定义一个简单的网络模型的例子，通过继承“tf.keras.layers.Layer”类我们还可以实现自定义的网络层。...事实上除了研究人员，对于绝大多数用户来说，我们一般不会需要自定义模型类或网络层。 3. 回调函数 回调函数会在模型的训练阶段被执行，可以用来自定义模型训练期间的一些行为，例如输出模型内部的状态等。...tf.keras.callbacks.EarlyStopping：当模型在验证集上的性能不再提升时终止训练。

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

    当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...当编译模型时，可以使用这个类的实例： model.compile(loss=HuberLoss(2.), optimizer="nadam") 保存模型时，阈值会一起保存；加载模型时，只需将类名映射到具体的类上...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。

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    四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

    自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...而对于损失函数，我实现了Charbonnier，它已经被证明比L1或L2损失更能抵抗异常值。我们编写函数后，只需将它们传递给我们的模型编译函数即可！...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。...除此之外，模型可能会有一些其他类型的你希望在向模型传递图像时自动应用它们的预处理或后处理。 我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！

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    深度学习框架Keras深入理解

    本文对Keras的部分做深入了解，主要包含：Keras标准工作流程如何使用Keras的回调函数如何自定义编写训练循环和评估循环Keras标准工作流程标准的工作流程：compile：编译fit：训练evaluate...Keras中的回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用fit函数时被传入模型，并在训练过程中的不同时间点被模型调用。...早停可以让模型在验证损失不在改变的时候提前终止，通过EarlyStopping回调函数来实现。 通常和ModelCheckpoint回调函数使用，该函数在训练过程中不断保存模型。...In 11:# 通过Callback类子类化来创建自定义回调函数# 在训练过程中保存每个批量损失值组成的列表，在每轮结束时保存这些损失值组成的图from matplotlib import pyplot...在fit中使用自定义训练循环自定义训练步骤自定义训练循环的特点：拥有很强的灵活性需要编写大量的代码无法利用fit提供的诸多方便性，比如回调函数或者对分布式训练的支持等如果想自定义训练算法，但是仍想使用keras

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    人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型

    它提供了许多预定义的层、损失函数和优化器，您可以轻松地将它们组合起来构建自定义模型。 此外，TensorFlow 2中的Keras还支持分布式训练，允许您利用多个GPU或TPU来加速模型训练。... 正文 这里导包的时候需要注意，使用的是2.1.5版本，不能使用tf.keras来进行操作，需要单独的使用keras来操作。...使用Keras高级API训练神经网络模型的优势包括： 用户友好性：Keras具有非常简洁和直观的API，使得用户能够轻松上手并快速构建和训练神经网络模型。...模块化和可扩展性：Keras的模型是由独立的、完全可配置的模块构成的，这些模块包括神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法等。...这种模块化设计使得Keras具有很好的扩展性，用户可以轻松自定义模块来构建更复杂的模型。

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    Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型 和 Model 模型

    Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...（格式） complication 编译 training 训练 Model 模型 Model 使用方法 compile 编译 fit 进行训练 evaluate 函数进行评估 Keras 中文文档 首先了解...（格式） 构建一个模型时，第一层需要给出期待的Input shape ，剩余的层次会自动判断。...它收到三个参数： 优化器（opyimizer）,可以是优化器的字符串标识符，也可以是Optimizer类的实例 损失函数（loss function），模型要将其最小化，可以通过字符串标识符指定，可以通过目标函数指定...度量可以是现有度量的字符串标识符或自定义度量函数。

    1.6K30

    猫头虎 分享：Python库 Keras 的简介、安装、用法详解入门教程

    模块化：Keras提供的功能都是独立的模块，用户可以灵活组合使用。 可扩展性：Keras可以方便地扩展，允许使用自定义的网络层、损失函数等。 如何安装Keras？...在我们开始探索Keras的使用之前，首先需要在你的开发环境中安装它。Keras依赖于TensorFlow，所以在安装Keras时，我们通常也会一并安装TensorFlow。...Dense层：Dense层是Keras中常用的全连接层，它对输入进行线性变换后再应用激活函数。 Compile与Fit：编译步骤指定了模型的优化器和损失函数，而fit方法则用于训练模型。...❓ 常见问题（Q&A） Q: 为什么我在安装Keras时遇到了网络错误？ 猫哥答： 可能是由于网络不稳定导致的，你可以尝试使用国内的镜像源来安装。...例如： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow keras Q: 为什么在训练模型时我的GPU没有被使用？

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    盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

    然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...error）损失函数 对于序列学习问题，用联结主义时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数 有时在面对真正全新的问题时，你还需要自主的设计损失函数...1.4 编译模型 当构建模型完毕，接着需要编译（compile）模型，需要设定三点： 根据要解决的任务来选择损失函数 选取理想的优化器 选取想监控的指标 代码如下： ?...使用优化器对象来编译模型的好处是可以调节里面的超参数比如学习率 lr，使用名称则来编译模型只能采用优化器的默认参数，比如用 Adam 里面的学习率 0.001。

    1.8K10

    畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

    Model类模型（使用Keras函数式API）  Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...根据以上三点就可以知道使用Keras函数式API便可定义出复杂的网络模型。  Model类模型API与Sequential的API相同。 ...其他  损失函数Losses  损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...评估标准Metrics  评价函数用于评估当前训练模型的性能，当模型编译（compile）后，评价函数应该作为metrics的参数来输入。...它是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。常用的优化器有SGD（随机梯度下降优化器）、Adam优化器等等。

    1.1K30

    干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

    本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...个重要的参数： oplimizer ：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择； loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择； metrics ：评估指标，可从...： 1 print(model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)) 自定义层、损失函数和评估指标 * 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求...units=1) 5 6 def call(self, inputs): 7 output = self.layer(inputs) 8 return output 自定义损失函数和评估指标...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值

    3.3K00

    TF2下变分自编码的N种写法

    标准的使用技巧.详细介绍可以参考《深度学习之TensorFlow：工程化项目实战》一书第6章 1.3 坑1 :keras自定义模型的默认输入 如果在TF1.x中代码第1.2小节第7行会有问题,它是一个函数不能充当一个层...这是个很难查出原因的错误.一个隐形的坑.所以最好还是用Lambda封装成一个层来使用,封装后,运行2次将不会报错. 【坑】:在使用Lambda时,被封装的函数必须只能有一个参数....Samplingfun没有收到z_log_var 1.4 损失函数和编译模型 用二进制交叉熵做重建损失，在配合KL散度损失，具体代码如下： def vae_loss(x, x_decoded_mean...在编译模型时,可以不需要再指定损失了. 2.2 坑2:向模型中加入损失张量 最常见的坑,就是使用1.4节的方法,将张量损失编译到模型里.写法如下: autoencoder.compile(optimizer...在训练时可以直接使用1.6小节的fit方法即可 3.2 坑4:损失函数的参数固定 一定要注意,损失函数的参数是固定的(第一个是标签,第二个是预测值).如果将vae_lossfun,的参数改变, def

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    Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

    这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...(classifier) 编译模型 现在我们已经添加了所有的层，让我们创建最终的模型并编译它。...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。...此外，在编译模型时从ADAM optimizer开始总是一个好主意，但是在这个CityScapes dataset的特殊情况下，作者只使用了SGD。...但在一般情况下，最好从ADAM optimizer开始，然后根据需要转向其他不同的优化器。对于损失函数，作者使用了交叉熵损失，在实现过程中也使用了交叉熵损失。

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    评估指标metrics

    TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...一，评估指标概述 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,Accuracy,Precision。因为评估指标不要求连续可导，而损失函数通常要求连续可导。 编译模型时，可以通过列表形式指定多个评估指标。

    1.8K30

    「决战紫禁之巅」之深度学习框架篇：Keras VS PyTorch

    Keras 的突出特点在于其易用性，它是迄今为止最容易上手且能够快速运行的框架。此外，Keras 能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义深度学习模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...例如，函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。 ? 在使用 PyTorch 时，用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。...而利用 PyTorch 训练模型包含以下几个步骤： 每一批次的训练开始时初始化梯度 在模型中运行前向传播 运行后向传播 计算损失和更新权重 所以，就训练模型来说，PyTorch 较为繁琐。 ?...你完全不需要担心 GPU 设置、处理抽象代码以及其他任何复杂的事情。你甚至可以在不接触任何 TensorFlow 单行代码的情况下，实现自定义层和损失函数。

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