TensorFlow keras模型的相关内容

阿里云文档 2025-04-14

如何使用PAI-Blade的SDK部署TensorFlow模型推理

PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型推理。本文以TensorFlow模型为例，介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。

文章 2024-08-03 来自：开发者社区

【Tensorflow+keras】使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值

举例实现（1）模型实现 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import * from tensorflow.keras import * import json import numpy # 这个类解决json.dump(dict)时报错Object of type 'float32&...

文章 2024-08-03 来自：开发者社区

【Tensorflow+keras】Keras 用Class类封装的模型如何调试call子函数的模型内部变量

1 引言 keras搭建神经网络模型有三种方式，第一种是使用sequential，第二种函数API，第三种是Class。第二种在IDE直接家断点就可以调试。但是在Class封装的神经网络中，如下，添加断点后，运行是不会进入到调试的。 # 模型 class test_layer(keras.layers.Layer...

文章 2024-06-12 来自：开发者社区

TensorFlow与Keras实战：构建深度学习模型

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为解决复杂问题的有力工具。在众多深度学习框架中，TensorFlow因其出色的性能和灵活的API而广受欢迎。而Keras作为TensorFlow的高级API，以其简洁易用、模块化的设计赢得了开发者的青睐。本文将介绍TensorFlow与Keras的基本概念和特点，并通过实战案例展示如何构建深度学习模型。二、Tensor...

文章 2024-04-28 来自：开发者社区

TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

开发多层感知器模型多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。让我们...

文章 2024-02-07 来自：开发者社区

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

TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的一个子模块，这意味着它可以直接利用TensorFlow的强大功能和优化。与独立的K...

阿里云文档 2024-01-03

如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。

阿里云文档 2023-09-13

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型_人工智能平台 PAI(PAI)

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络，其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

文章 2022-12-18 来自：开发者社区

在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类训练的不完全拟合....

文章 2022-10-13 来自：开发者社区

使用TensorFlow2.0的 Keras实现线性回归训练模型

使用TensorFlow2.0的 Keras实现线性回归训练模型Keras实现单变量线性回归;使用场景：根据工作小时得出报酬，使用的Anaconda 进行的操作Anaconda下载地址计算公式其中x:代表工作显示数 f(x) :代表工作报仇 a和b：通过 *梯度下降算法* 计算出来的值；梯度下降算法：是线性回归的核心算法 f(x)=xa+bimport tensor...