Keras Sequential save方法（Jinpeng） Keras Sequential save方法（Jinpeng） 我们以keras模型训练和保存为例进行讲解，如下是keras官方的mnist模型训练样例。 源码地址: https : //github.com/keras-team/keras/blob/master/exampl...

8.1 命令式和符号式混合编程 8.1.1 混合式编程取两者之长 8.1 命令式和符号式混合编程 本书到目前为止一直都在使用命令式编程，它使用编程语句改变程序状态。考虑下面这段简单的命令式程序。 def add ( a , b ): return a + b def fancy_func ( a , b , ...

1-4 Example: Modeling Procedure for Temporal Sequences 1. Data Preparation 2. Model Definition 3. Model Training 4. Model Evaluation 5. Model Application 6. Model Saving ...

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保存和恢复模型 一旦你训练了你的模型，你应该把它的参数保存到磁盘，所以你可以随时随地回到它，在另一个程序中使用它，与其他模型比较，等等。 此外，您可能希望在训练期间定期保存检查点，以便如果您的计算机在训练过程中崩溃，您可以从上次检查点继续进行，而不是从头开始。 TensorFlow 可以轻松保存和恢复模型。 只需在构造阶段结束（创建所有变量节点之后）创...

推理部署 飞桨推理产品简介 推理部署 飞桨推理产品简介 作为飞桨生态重要的一部分，飞桨提供了多个推理产品，完整承接深度学习模型应用的最后一公里。 整体上分，推理产品主要包括如下子产品 名称 英文表示 适用场景 飞桨原生推理库 Paddle Inference 高性能服务器端、云端推理 飞桨服务化推理框架 Paddle ...

Pix2Pix Description Quickstart Usage Initialize Parameters Properties .ready Methods .transfer() Examples Demo Tutorials Acknowledgements Source Code Pix2Pix Im...

卷积神经网络 概述 目标 本教程的重点 模型架构 代码组织 CIFAR-10 模型 模型输入 模型预测 模型训练 开始执行并训练模型 评估模型 在多个GPU板卡上训练模型 在多个设备中设置变量和操作 启动并在多个GPU上训练模型 下一步 卷积神经网络 注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，...

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