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约束项 预定义约束项 约束项 来自constraints 模块的函数在优化过程中为网络的参数施加约束 惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense, Conv1D, Conv2D, Conv3D 具有共同的接口。 这些层通过一下关键字施加约束项 kernel_constraint ：对主权重矩阵进行约束 bias_con...

5-2,特征列feature_column 一，特征列用法概述 二，特征列使用范例 5-2,特征列feature_column 特征列 通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。 一，特征列用法概述 使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等...

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Targeted Users User Expectations Modelers SQLFlow Users Unified API API For Training For Prediction Model Zoo Trained Model Targeted Users ElasticDL targets two categor...

机器学习 机器学习库。 参见: awesome-machine-learning . Caffe: 一个 Caffe 的 python 接口。官网 Caffe2 ：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。官网 Crab：灵活、快速的推荐引擎。官网 gensim：人性化的话题建模库。官网 hebel：GPU 加速的深度学习库。官网 k...

TensorFlow能帮助我们做什么？ TensorFlow能帮助我们做什么？ TensorFlow可以为以上的这些需求提供完整的解决方案。具体而言，TensorFlow包含以下特性： 模型的建立与调试： 使用动态图模式Eager Execution和著名的神经网络高层API框架Keras，结合可视化工具TensorBoard，简易、快速地建立...

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TensorBoard：训练过程可视化 TensorBoard：训练过程可视化 有时，你希望查看模型训练过程中各个参数的变化情况（例如损失函数loss的值）。虽然可以通过命令行输出来查看，但有时显得不够直观。而TensorBoard就是一个能够帮助我们将训练过程可视化的工具。 首先在代码目录下建立一个文件夹（如 ./tensorboard ）存放...