在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...1.安装TensorFlow和tf.keras 在本节中，您将发现什么是tf.keras，如何安装以及如何确认它已正确安装。 1.1什么是Keras和tf.keras？...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...您可能需要保存模型，然后再加载模型以进行预测。在开始使用模型之前，您也可以选择使模型适合所有可用数据。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。
TF 2.0 包含 Keras API 规范的完整实现以及 TensorFlow 特定的增强功能和优化功能。 在tf.keras模块中可用。...TF 2.0 支持以多种模式保存和恢复模型： 仅模型架构（Keras） 仅模型权重（Keras） 整个模型：… 分别加载和保存架构和权重 在某些用例中，将模型创建和模型初始化步骤分离是有意义的。...加载和保存架构 在tf.Keras Python API 中，架构交换的基本单元是 Python dict。 Keras 模型使用get_config()方法从现有模型生成此dict。...对于从配置对象生成模型的逆用例，… 加载和保存权重 在 Python API 中，tensorflow.keras使用 NumPy 数组作为权重交换的单元。...作为构建深度学习模型的一部分，深度学习模型通常是分层的，与顺序 API 相反，在顺序 API 中，您首先创建tf.keras.Sequential模型，然后在函数式 API 中逐层添加层… 模型子类化
Keras 是一个高级的Python 神经网络框架，其文档详。Keras 已经被添加到TensorFlow 中，成为其默认的框架，为TensorFlow 提供更高级的API。 ...如果读者不想了解TensorFlow 的细节，只需要模块化，那么Keras 是一个不错的选择。...Sequential 模型是一系列网络层按顺序构成的栈，是单 输入和单输出的，层与层之间只有相邻关系，是最简单的一种模型。Model 模型是用来建立更 复杂的模型的。 ...3．模型的加载及保存 Keras 的save_model 和load_model 方法可以将Keras 模型和权重保存在一个HDF5 文件中， 这里面包括模型的结构、权重、训练的配置（损失函数、优化器...) model = model_from_yaml(yaml_string) 如果仅需要保存模型的权重，而不包含模型的结构，可以使用save_weights 和load_weights 语句来保存和加载
在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...1.安装TensorFlow和tf.keras 在本节中，您将发现什么是tf.keras，如何安装以及如何确认它已正确安装。 1.1什么是Keras和tf.keras？...您可能需要保存模型，然后再加载模型以进行预测。在开始使用模型之前，您也可以选择使模型适合所有可用数据。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。
独热编码在深度学习中的使用非常普遍，尤其是对于分类问题，原因包括： 模型输出格式要求： 在多类别分类任务中，通常希望模型的输出是一个与类别数相同长度的向量，每个元素表示该类别的预测概率。...避免顺序关系的假设： 在将类别标签转化为数字时（例如：0, 1, 2），模型可能会错误地假设这些数字有某种顺序关系（例如 0 在训练过程中批量加载图像。目的是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。...() 首先，我们加载了一个已经在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG16 模型，只保留它的卷积层部分，这部分能提取图像中的特征（比如边缘、形状、颜色等）。...from tensorflow.keras.models import load_model # 加载训练好的模型 model = load_model('final_model.keras') #
模型保存与加载 支持整个网络加参数和仅参数两种保存形式，可以使用.pkl或.pth文件。 卷积相关 包括卷积核参数共享、局部连接、深度可分离卷积等概念。...图像上会显示原始数据点和拟合的直线。 TensorFlow TensorFlow是由谷歌开发的深度学习框架，特别适用于生产环境，尤其是在大规模分布式系统中。...TensorFlow Lite 用于在移动设备和嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。 TensorFlow Serving 用于生产环境中的模型部署和推理服务。...训练模型 使用.fit()方法在训练数据上进行迭代训练。 应用场景： 快速原型开发和中小型项目，特别是在自然语言处理和图像处理任务中。...核心组件： Sequential：顺序模型，用于搭建简单的神经网络。 Model：函数式模型，用于搭建复杂的神经网络。 layers：网络层模块，提供卷积层、全连接层等。
为了将神经网络的输出变成概率分布，softmax回归是最常用的方法。对于回归问题，最常用的损失函数是均方误差。回归问题一般只有一个输出节点。 在TensorFlow中还可以自定义损失函数。...程序默认保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量，但有时可能需要保存或加载部分变量。...在声明tf.train.Saver类使可以提供一个列表来指定需要保存或加载的变量，同时该类也可以在保存或加载变量时支持对变量的重命名。...全连接层 这个层在 Keras 中称为被称之为 Dense 层，我们只需要设置输出层的维度，然后Keras就会帮助我们自动完成了。...from keras.models import Model 现在，你需要去指定输入数据，而不是在顺序模型中，在最后的 fit 函数中输入数据。这是序列模型和这些功能性的API之间最显著的区别之一。
这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...然后，使用Keras来写一个Python脚本，可以从磁盘加载这些预训练的网络模型，然后预测测试集。 最后，在几个示例图像上查看这些分类的结果。...“16”和“19”表示网络中的需要更新需要weight（要学习的参数）的网络层数（下面的图2中的列D和E）,包括卷积层，全连接层，softmax层： ?...ResNet（残差网络） 与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。...下图展示了一个构建块(build block)，输入经过两个weight层，最后和输入相加，形成一个微架构模块。ResNet最终由许多微架构模块组成。
Lite在Android手机上实现图像分类 前言 Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...= converter.convert() open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model) 在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称...，通过下面代码可以获取到输入输出层的名称和shape。...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...拿到图片路径之后，调用TFLiteClassificationUtil类中的predictImage()方法预测并获取预测值，在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...= converter.convert()open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model)在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称，...通过下面代码可以获取到输入输出层的名称和shape。...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...拿到图片路径之后，调用TFLiteClassificationUtil类中的predictImage()方法预测并获取预测值，在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
3.2 “tf.keras”API Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，Keras强调用户友好性、模块化以及易扩展等，其后端可以采用TensorFlow、Theano以及CNTK...“tf.keras”不强调原来Keras的后端可互换性，而是在符合Keras标准的基础上让其与TensorFlow结合的更紧密（例如支持TensorFlow的eager execution模式，支持“tf.data...softmax层作为输出层，该层有十个单元 layers.Dense(10, activation='softmax'), ]) 上面的代码中，我们在定义这个顺序模型的同时添加了相应的网络层，除此之外我们也可以使用...图1 输出结果 在训练模型的工程中，为了更好地调节参数，方便模型的选择和优化，我们通常会准备一个验证集，这里我们同样随机生成一个验证集： val_data = np.random.random((100...模型的保存和恢复 我们可以使用“model.save()”和“tf.keras.models.load_model()”来保存和加载由“tf.keras”训练的模型： # 创建一个简单的模型 model
我们将在本章中介绍以下主题： 安装 Keras 在 Keras 中创建模型的工作流程 使用顺序和函数式 API 创建 Keras 模型 Keras 层 使用顺序和函数式 API...Keras 中的神经网络模型 Keras 中的神经网络模型将定义为层图。 Keras 中的模型可以使用顺序或函数式 API 创建。函数式和顺序 API 都可用于构建任何类型的模型。...用于创建 Keras 模型的顺序 API 在顺序 API 中，使用以下代码创建空模型： model = Sequential() 您现在可以将层添加到此模型中，我们将在下一节中看到。...在以下部分中，我们将介绍如何使用函数式 API 和顺序 API 添加层。 用于向 Keras 模型添加层的顺序 API 在顺序 API 中，可以通过实例化前面部分中给出的某个层类型的对象来创建层。...我们了解了各种 Keras 层以及如何将层添加到顺序和函数式模型中。我们还学习了如何编译，训练和评估 Keras 模型。我们还看到了 Keras 提供的一些附加模块。
模型保存与加载支持整个网络加参数和仅参数两种保存形式，可以使用.pkl或.pth文件。卷积相关包括卷积核参数共享、局部连接、深度可分离卷积等概念。...DataLoader用于数据加载，支持批量处理、随机打乱、自定义样本处理等。初始化方式卷积层和全连接层权重采用He-Uniform初始化，bias采用（-1，1）均匀分布。...TensorFlow Lite用于在移动设备和嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。TensorFlow Serving用于生产环境中的模型部署和推理服务。...与TensorFlow完美结合：在TensorFlow 2.x之后，Keras成为TensorFlow的官方高级API，集成更为紧密。知识点描述Sequential模型一种按顺序堆叠网络层的模型。...核心组件：Sequential：顺序模型，用于搭建简单的神经网络。Model：函数式模型，用于搭建复杂的神经网络。layers：网络层模块，提供卷积层、全连接层等。
Keras的版本和TensorFlow的版本要对应，否则会出现意外的错误。...其实就是事先把数据进行解析，然后保存到.pkl 或者.h5等文件中，然后在训练模型的时候直接导入，输入到网络中；另一种是直接从本地读取文件，解析成网络需要的格式，输入网络进行训练。...04Keras 网络搭建 Keras网络模型搭建有两种形式，Sequential 顺序模型和使用函数式API的 Model 类模型。...Keras是高度封装的，在模型训练过程中，看不到网络的预测结果和网络的反向传播过程，只需定义好损失函数，事实上，网络定义中的模型输出会包含网络的输入和输出。...当然模型定义要和参数是匹配的，假如要进行fine-tune我们只需保证需要重新训练或者新加的网络层的名称和预加载模型参数名称不一样就可以。
CNN通过学习图像中的局部模式（如边缘和纹理）逐渐构建出更复杂的图像特征，使其在图像识别任务中表现出色。 多层感知器 (MLP)：这是一种基本的前馈神经网络，由多个层次的全连接层组成。...模型训练 在MNIST数字分类项目中，模型训练通常包括以下步骤： 数据加载：加载MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。...实现过程使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练了一个用于手写数字识别的卷积神经网络（CNN），并在 MNIST 数据集上进行了测试。 1....导入库 导入 TensorFlow 和 Keras 相关模块，用于构建和训练模型。 2....Softmax 函数用于输出预测类别的概率分布。整个模型的训练目的是最小化损失函数，提高在未见数据上的准确性。
然后将模型加载到您选择的设备中。 在撰写本文时，使用 C++ API 在 Android 和 iOS 上支持 TensorFlow Lite，并且具有适用于 Android 的 Java 包装器。...可以将 Keras 作为独立模块导入，但是在本书中，我们将集中精力在 TensorFlow 2 内部使用 Keras。因此，该模块为tensorflow.keras。...尽管 TensorFlow 在tf.keras模块中确实具有 Keras 的完整实现，但它独立于 TensorFlow 进行维护。...Keras 顺序模型 要构建 Keras Sequential模型，请向其中添加层，其顺序与您希望网络进行计算的顺序相同。...保存和加载 Keras 模型 TensorFlow 中的 Keras API 具有轻松保存和恢复模型的能力。 这样做如下，并将模型保存在当前目录中。
例如，如果你设置data_format=”channel_last”，则加载的模型将按照TensorFlow的维度顺序来构造，即“Width-Height-Depth”的顺序。...提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上，它们的主要冲突有...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224 keras.applications.vgg19....,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时299x299 keras.applications.inception_v3
+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。...例如，如果你设置data_format=”channel_last”，则加载的模型将按照TensorFlow的维度顺序来构造，即“Width-Height-Depth”的顺序。 ...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224 keras.applications.vgg19...,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时299x299 keras.applications.inception_v3
+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。...例如，如果你设置data_format=”channel_last”，则加载的模型将按照TensorFlow的维度顺序来构造，即“Width-Height-Depth”的顺序。...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224 keras.applications.vgg19....,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时224x224...和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时299x299 keras.applications.inception_v3
下图给出模型、层、输入、输出、损失函数和优化器之间的关系： ? 层 神经网络里面的基本数据结构是层，而 Keras 里 layers 也是最基本的模块。...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。...首先引入必要的模块 from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Model...对于用序列式和函数式构建的模型可以用 model.save() 来保存： model.save("my_keras_model.h5") 加载可用 models 命名空间里面的 load_model()...函数： model = keras.models.load_model("my_keras_model.h5") 用子类化构建的模型不能用上面的 save 和 load 来保存和加载，它对应的方式是
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
