你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含： 模型的结构，允许重新创建模型 模型的权重 训练配置项（损失函数，优化器） 优化器状态...2.只保存/加载模型的结构 如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作： # 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML...model.save_weights('my_model_weights.h5') 假设你有用于实例化模型的代码，则可以将保存的权重加载到具有相同结构的模型中： model.load_weights('...my_model_weights.h5') 如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重： model.load_weights('my_model_weights.h5...处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models
Keras 具有以下优势： 简单易用：Keras是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。...Keras不仅提供了构建和训练神经网络模型的高级功能，还提供了模型结果可视化的工具，以及常见的图像和文本数据的预处理工具，另外Keras中还包括一些常用的玩具数据集和一些著名的已经训练好的神经网络模型。...高度灵活：用户可以使用Keras的函数式API构建任意结构的神经网络，如多输入多输出结构，残差网络，Inception网络等。通过自定义层和自定义模型，用户可以实现高度定制化的功能。...模型由层layer组成，keras中有许多已经定义好的层，用户可以使用backend函数定义Lambda匿名层，此外用户也可以继承Layer层基类构建自定义层。...6，保存模型 keras可以用模型的save方法保存模型的结构和权重到.h5文件，也可以用save_weight方法只保存模型的权重到.h5文件，也可以用to_json或者to_yaml方法只保存模型的结构到
Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 ? 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...是否可训练可以在 layer 的属性 “trainable_weights” 和 “non_trainable_weights” 中看到。比如，这是一个具有不可训练权重的层： ?...6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 ? 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。子层创建的损失由父层递归跟踪。 ?
Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。 5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...比如，这是一个具有不可训练权重的层： 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： 10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为
变量 变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...比如： call方法中的training参数 一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。
常用的分类和回归的指标都在keras.metrics模块中。Keras指标是keras.metrics.Metric类的子类。与层一样，指标具有一个存储在TensorFlow变量中的内部状态。...)完成的某些Keras层中，在训练过程和推断过程中具有不同的行为。...层和模型具有以下两种权重：可训练权重trainable weight：通过反向传播对这些权重进行更新，将损失最小化。Dense层的核和偏置就是可训练权重。...不可训练权重non-trainable weight：在前向传播中，这些权重所在的层对它们进行更新。...在Keras的所有内置层中，唯一不可训练的权重层是BatchNormalization，实现特征的规范化。指标的低阶用法在低阶训练循环中，可能会用到Keras指标。
在随后的小节中，我们将详细介绍 Keras 为上述任务中的每一项提供的选项。 我们还将探讨使 Keras 成为不可忽视的强大力量的其他辅助功能。 在 Keras 中，模型是通过组合层来构建的。...由于这些是基本的构建块，因此我们可以在训练和推理阶段定义和自定义层的行为。 换句话说，我们具有在前进和后退过程中定义层行为的能力（如果适用）。...可以在相应层的构造器中定义特定于层的自定义。...但是，此过程的局限性在于它不存储有关训练过程的任何信息。 为了更好地理解这一点，让我们看一个例子。 考虑一个具有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层的简单模型。...使用tf.layers和tf.keras.layers时，权重初始化的方式以及获得确切的 API 定义的方式可能会有一些差异。 建议在各个部分中查看。
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。 ...网络层 核心网络层 核心网络层包括一些对于构建神经网络非常重要的层，如Dense层，它将输入的特征表示整合到一起，输出为一个值。...自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...经过这三步操作即可实现包含可训练权重的自定义层。 ...可视化Visualization Keras提供了一些可视化的功能，可以通过plot_model绘制模型的图像并保存，也可以通过Keras的Model上fit方法返回的History对象将训练历史进行可视化
关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用方法是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减半了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。...具体来说，如果自编码器总共具有N个层（不算输入层），并且 WL 表示第Lth层的连接权重（例如，层 1 是第一隐藏层，则层N / 2是编码层，而层N是输出层），则解码器层权重可以简单地定义为：WN–L+...使用Keras将层的权重关联起来，先定义一个自定义层： class DenseTranspose(keras.layers.Layer): def __init__(self, dense, activation...但在gan模型上调用这些方法，判别器是不可训练的。 因为训练循环是非常规的，我们不能使用常规的fit()方法。但我们可以写一个自定义的训练循环。...为了避免破坏第一个训练好的卷积层的权重，最后的输出是原始输出层（现在的输出是8 × 8的特征映射）的权重之和。新输出的权重是α，原始输出的权重是1-α，α逐渐从0变为1。
实际上不可能保证两者都是一样的，除非这个层具有相同数量的输入和神经元（这两个数被称为该层的扇入fan-in和扇出fan-out），但是他们提出了一个很好的折衷办法，在实践中证明这个折中办法非常好：随机初始化连接权重必须如公式...后两个参数μ 和 σ是移动平均，不受反向传播影响，Keras称其“不可训练”（如果将BN的总参数3,136 + 1,200 + 400除以2，得到2368，就是模型中总的不可训练的参数量）。...如果你需要写一个自定义层，要求自定义层在训练和测试中的功能不同，就可以在call()方法中添加一个参数training，用这个参数决定该计算什么（第12张会讨论自定义层）。...先将所有复用的层冻结（即，使其权重不可训练，梯度下降不能修改权重），然后训练模型，看其表现如何。然后将复用的最上一或两层解冻，让反向传播可以调节它们，再查看性能有无提升。...希望你现在对Keras有足够的自信。随着深入，可能需要写自定义的损失函数或调解训练算法。对于这样的情况，需要使用TensorFlow的低级API，见下一章。
1.自定义层 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。...这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight...kwargs) def build(self, input_shape): assert isinstance(input_shape, list) # 为该层创建一个可训练的权重...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model
开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言，以开发自定义组件，例如层、模型或指标。...其中包括： - BERT - OPT - Whisper - T5 - Stable Diffusion - YOLOv8 跨框架开发 Keras 3能够让开发者创建在任何框架中都相同的组件（如任意自定义层或预训练模型...另外，只要开发者使用的运算，全部来自于keras.ops ，那么自定义的层、损失函数、优化器就可以跨越JAX、PyTorch和TensorFlow，使用相同的代码。...Sequential 是层的线性堆栈。它是Model 的子类，专为简单情况而设计，模型由具有一个输入和一个输出的线性层堆栈组成。...内部状态管理：Sequential管理层的状态（如权重和偏置）和计算图。调用compile时，它会通过指定优化器、损失函数和指标来配置学习过程。
层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...最后，会在每个训练步骤结束后调用约束函数，经过约束的权重会替换层的权重。...首先，一些层没有权重，比如keras.layers.Flatten或keras.layers.ReLU。...如果想创建一个没有任何权重的自定义层，最简单的方法是协议个函数，将其包装进keras.layers.Lambda层。...实现一个具有层归一化的自定义层（第15章会用到）： a. build()方法要定义两个可训练权重α 和 β，形状都是input_shape[-1:]，数据类型是tf.float32。
因此，多数迁移模型的大小是 7MB。对于你的应用来说，这个负担并非不可承受，但也并非无足轻重。 研究表明，神经网络的体积通常远远大于所需，数百万的权重中有很多并不重要。...但这种增加权重提高准确率的做法非常低效。谷歌 MobileNetV2 的 stock 配置具有 347 万个权重，内存占用达 16MB。...如果能找出那些对准确率有影响的权重，就可以将其留下并将其他移除。 层层面：每个层中都包含一些权重。例如，2D 卷积层具有一个权重张量，即卷积核，用户可以定义其宽度、高度和深度。...量化 最后一段压缩是在网络训练完成后进行的。神经网络权重通常存储为 64 位或 32 位浮点数。量化过程将每一个浮点权重映射到具有较低位宽的整数。...jamesonatfritz 回复： 你说得对，滤波器剪枝部分确实没有移除层，但是我去掉了两个残差块，从而消除了一些层。整体 FLOPs 的降低情况不如全部权重数量的减少情况，这一点你说得对。
实际上，层和模型拥有两种权重： 可训练权重—这些权重通过反向传播来更新，以最小化模型的损失，比如Dense层的核和偏置。 不可训练权重—这些权重在前向传播过程中由拥有它们的层更新。...例如，如果你想让一个自定义层记录到目前为止处理了多少批次，那么这些信息将存储在不可训练权重中，每个批次，你的层会将计数器加一。...在 Keras 内置层中，唯一具有不可训练权重的层是BatchNormalization层，我们将在第九章讨论。...BatchNormalization层需要不可训练权重来跟踪通过它的数据的均值和标准差的信息，以便执行特征归一化的在线近似（这是你在第六章学到的概念）。...因此，微调网络的步骤如下： 在已经训练好的基础网络上添加我们的自定义网络。 冻结基础网络。 训练我们添加的部分。 解冻基础网络中的一些层。
使用 Keras 函数式 API 可以构建复杂的模型拓扑，例如： 多输入模型， 多输出模型， 具有共享层的模型（同一层被调用多次）， 具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...使用函数式 API 构建的模型具有以下特征： 层实例可调用并返回张量。 输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。 此模型的训练方式和 Sequential 模型一样。...]) model.fit(train_x, train_y, batch_size=16, epochs=5) 4.3 自定义层 通过对 tf.keras.layers.Layer 进行子类化并实现以下方法来创建自定义层...： build：创建层的权重。...它适用于一些行业使用场景，例如用大型数据集进行分布式训练并导出模型以用于生产 model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(10,activation='softmax
相似的，人工神经网络和生物神经元网络也是具有不同点的。一些研究者甚至认为，应该彻底摒弃这种生物学类比：例如，用“单元”取代“神经元”，以免人们将创造力局限于生物学系统的合理性上。...但在实践中，ReLU效果很好，并且具有计算快速的优点，于是成为了默认激活函数。最重要的是，它没有最大输出值，这有助于减少梯度下降期间的一些问题（第 11 章再介绍）。...最后会输出所有参数的数量，包括可训练和不可训练参数。...如果训练集非常倾斜，一些类过渡表达，一些欠表达，在调用fit()时最好设置class_weight参数，可以加大欠表达类的权重，减小过渡表达类的权重。Keras在计算损失时，会使用这些权重。...如果一些实例的标签是通过专家添加的，其它实例是通过众包平台添加的，最好加大前者的权重，此时给每个实例都加权重就很有必要。
训练和测试期间的不同行为 一些Keras层（例如Dropout, BatchNormalization）在训练时期和测试时期表现不同。...层或模型都将具有作为指定图的一部分创建的所有变量和操作。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...首先，请注意，如果您的预先训练的权重包含用Theano训练的卷积（Convolution2D或Convolution1D层），则在加载权重时需要翻转卷积核心。
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