今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。...作者在该项目中构建了两种模型： 1. CV模型：ImageNet上预训练的Resnet50 + GlobalMaxpooling2D，用于实现图像信息编码； 2....在测试的使用： 1. 使用文本查询时，使用NLP模型将文本映射到编码空间，寻找与其距离接近的图像编码，进而索引出近似图像； 2....使用图像查询时，使用CV模型将图像映射到图像编码空间，直接比较图像间的编码信息欧式距离，进而索引出近似图像。 作者使用了50万幅电子商务场景下的服饰图像和对应描述进行实验。...连线方向很一致，表明作者设计的模型很好的实现了相似图像的聚拢、图像和文本关系的关联。 下图为使用文本查询的结果： ? ? 返回的结果还是很明显是强相关的。 下图为使用图像查询的结果： ? ?
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...但是，现在情况正在发生变化——当Google在2019年6月发布TensorFlow 2.0时，他们宣布Keras现在是TensorFlow的官方高级API，可以快速，轻松地进行模型设计和训练。...但是，作为Keras用户，对您来说最重要的收获是，您应该在将来的项目中使用TensorFlow 2.0和tf.keras。 在以后的所有项目中开始使用tf.keras ?...取而代之的是，将立即评估操作，从而更轻松地开始构建模型（以及调试模型）。 而且，如果您想比较“Eager Execution”与“Sessions”及其对训练模型速度的影响，请参阅此页面。...首先重要的一点是，使用keras软件包的深度学习从业人员应该开始在TensorFlow 2.0中使用tf.keras。
它为用户错误提供了清晰且可操作的反馈，以及易于理解的错误消息，并且通常提供有用的建议。 模块化和可组合：Keras模型将可配置的构建块连接在一起，几乎没有限制。...使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...也就是说，如果您正在开发自定义架构，我们建议使用tf.keras来构建模型而不是Estimator。
我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...我应该使用 keras 软件包来训练自己的神经网络，还是在 TensorFlow 2.0 中使用 tf.keras 子模块？...但是，对于 Keras 用户来说，读完这一部分需要了解到，你应该在未来的项目中开始使用 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 了。 在未来的项目中开始使用 tf.keras ?...在构建模型图、数值计算等过程里，计算后端承担了所有的「重活」。 而 Keras 作为一个基于这个计算引擎之上的封装，帮助深度学习的开发人员与实践者更简单地实现并训练他们的模型。...在 tf.keras 使用 Keras API 的 TensorFlow 1.10+用户应该对在训练模型时创建一个 Session 很熟悉： ?
从 tf.keras、tf.data 等 API 的功能调整和更新来看，现在使用 TPU 加载数据集、训练和模型推理会更方便一些。...等 API 都支持 Cloud TPUs 了，而且支持所有的 Keras 模型（即以 sequential、functional 和子类方式构建的模型都支持）； 现在可以使用 Cloud TPU 进行自动外部编译...tf.data 对 TPU 的支持 tf.data.Dataset 现在支持自动数据分发（automatic data distribution）和分布式环境下的分片操作，包括在 TPU pods 上都可以...标记化、N 元语法生成和词汇检索； 允许 Keras .compile、.fit、.evaluate 和.predict 在 DistributionStrategy 范围之外，前提是模型在该范围内构建...tf.distribute 修复使用 tf.distribute.Strategy 时 GRU 崩溃或输出错误结果的问题。
▌Keras 通过 tf.keras 模块构建到 TensorFlow 中 可以看到，我们通过引入 TensorFlow (tf) 并调用 tf.keras，在 Python shell 中展示了...方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...▌用 Tensorflow 和 tf.keras 训练一个神经网络模型 使用 tf.keras (内置于 TensorFlow 中的模块) 构建的 MiniVGGNet CNN 架构与我们直接使用 Keras...你可以在 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，使用一行代码来将 CRELU 函数添加到我们的 Keras 模型中。...在第 58-73 行，我们用测试数据评估我们的模型并绘制最终的结果。 正如你所看到的，我们只是更换了所使用的方法 (使用 tf.keras)，实现了几乎一样的训练流程。
当用到 tf.keras 模块的子类 API 时，Eager Execution 特别有用。这类 API 受到 Chainer 的启发，大家通过命令行就可以编写模型。...你可以用 Numpy 处理的数据来训练模型，或者用 tf.data 来衡量规模和性能。 分布策略。在跨各种计算平台时进行分布式训练，包括分布在很多机器上的 GPU 和 TPU。 输出模型。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...如果你发现 tf.keras 限制了你的应用领域，你还有其他选择： 使用独立于 Keras 模型定义的 tf.keras 神经层，并编写自己的梯度和训练代码。...也就是说，如果你正在开发自定义体系结构，那我们建议使用 tf.keras 来构建模型而不是Estimator。
换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。...---- 六 tf.keras使用多GPU DistributionStrategy API是构建多设备/机器训练的简单方式，开发者只需要在现有模型上做少量的修改，就可以用它们进行分布式训练。...CollectiveAllReduceStrategy ParameterServerStrategy 在tf.keras中直接使用DistributionStrategy 最新的TensorFlow...Github中给出了在tf.keras中直接使用DistributionStrategy的例子。...用tf.keras构建一个单层网络： inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(1,)) predictions = tf.keras.layers.Dense(1)(
tf.keras高阶API编程 为节省篇幅，本文不再结合实践案例详细讲解主要高阶API的使用，而是以构建一个线性回归模型为例介绍TensorFlow 2.0高阶API的使用。 1....使用tf.keras高阶API构建神经网络模型 在TensorFlow 2.0中可以使用高阶API tf.keras.Sequential进行神经网络模型的构建。示例代码如下： 1....使用tf.keras高阶API训练神经网络模型 在完成神经网络模型的构建和编译之后，需要准备训练数据，然后对神经网络模型进行训练。...使用tf.keras高阶API保存神经网络模型 在完成神经网络模型的训练之后，可以使用Sequential的save方法将训练的神经网络模型保存为H5格式的模型文件。示例代码如下： 1....使用tf.keras高阶API加载模型进行预测 加载神经网络模型需要使用tf.keras.models.load_model这个API，在完成模型的加载后可以使用Sequential的predict
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...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。...tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。 Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...现在我们已经熟悉了模型的生命周期，让我们看一下使用tf.keras API构建模型的两种主要方法：顺序模型和功能模型。
主要更新包括使用tf.keras轻松构建模型并急切执行，可在任何平台上进行生产和商业使用的强大模型部署，强大的实验技术和研究工具，以及用于简化 API 的 API 简化。...在本书中，除非另有说明，否则我们主要使用tf.keras API 来构建，训练和预测神经网络模型，并且不会讨论低级或中级 TF API。...bc8e-75554932da62.png)] 在以下部分中，我们将首先了解如何使用tf.keras 2.0 API 构建模型，该 API 将详细介绍计算图节点和边的创建。...一种方法是在使用tf.keras.Model.fit()训练模型时将其用作回调，另一种方法是将tf.summary用于使用tf.GradientTape的较低级模型。...分析工具 使用 TF 2.0 随附的 TensorBoard 时，如果您使用tf.keras API 构建和训练模型，则已经有一个 PROFILE 仪表板选项卡，可用于查看模型所花费的各种训练时间： [
这个错误表示Keras在模型结构中找不到某些层类型，可能是由于自定义层或扩展层未被正确注册。 2. 常见原因和解决方案 2.1 使用自定义层 原因：模型中包含自定义层，但在加载时未正确注册这些层。...解决方案： 注册自定义层：在加载模型时，确保自定义层已被注册。...优化代码和配置 3.1 使用tf.keras API 原因：TensorFlow的Keras API与独立的Keras库可能存在兼容性问题。...解决方案：使用tf.keras API进行模型保存和加载。...A1：自定义层在加载时需要明确注册，确保Keras知道如何构建这些层。 Q2：使用tf.keras和Keras有什么区别？
这就会导致两种割裂的代码风格，一种是非常底层，使用 tf.function 等更一般的 API 构建模型，能进行各方面的定制化。...另一种则非常抽象，使用 tf.keras 像搭积木一样搭建模型，我们不用了解底层的架构如何搭建，只需要关注整体的设计流程即可。...也就是说，如果我们混淆了 tf.keras 和底层 API，那么这又是一个大坑。 比如说使用 tf.keras，以 model = tf.keras.Sequential 的方式构建了模型。...如果我们先自定义损失函数，那这样用高级 API 定义的模型，又该怎么修改？ TF 2.X 官方教程，有的以类继承的新方式，以及更底层的 API 构建模型。...本来还没进入 TF 2.X 时代时，keras 与 tf 两部分 API 互不影响，该用哪个就用哪个。
= 'input_layer') 这个输入层是我们要构建的模型的入口点。...这里我们使用Tf.Keras函数的api。使用函数api而不是序列api的原因是，它提供了构建这个特定模型所需的灵活性。 接下来，让我们定义学习下采样模块的层。...特征融合模块来源于原论文 这是使用TF.Keras实现的低分辨率操作： ff_layer2 = tf.keras.layers.UpSampling2D((4, 4))(gfe_layer) ff_layer2...为了创建模型，如上所述，我们使用了来自TF.Keras的函数api。这里，模型的输入是学习下采样模块中描述的初始输入层，输出是最终分类器的输出。...此外，在编译模型时从ADAM optimizer开始总是一个好主意，但是在这个CityScapes dataset的特殊情况下，作者只使用了SGD。
使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这三部曲。...1 模型构建 我们知道，神经网络模型就是层的堆叠，tf.keras提供的Sequential类对象就是层容器，可以轻松实现对层的堆叠，创建网络模型。...Sequential实例化模型时，通过传入由层组成的列表来添加层。...：簇的大小，一般在数据集是numpy数组类型时使用 validation_data：验证数据集，模型训练时，如果你想通过一个额外的验证数据集来监测模型的性能变换，就可以通过这个参数传入验证数据集 verbose...shuffle：是否在每一个周期开始前打乱数据 下面分别说说如何使用fit()方法结合numpy数据和tf.data.Dataset数据进行模型训练。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...1.训练自定义分类器 加载数据 我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。...过程中的挑战 以下是你可能遇到的挑战： 在 tflite 转换期间，如果出现「tflite 不支持某个操作」的错误，则应请求 tensorflow 团队添加该操作或自己创建自定义运算符。...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。
最后，本文使用TensorFlow和tf.keras实现了在MNIST上Batch Normalization，有助于加深读者理解。 ?...并为构建TensorFlow模型提供高级API; 所以我会告诉你如何在Keras做到这一点。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...但是，我们仍然可以构建深度网络并观察批量标准化如何实现收敛。 我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。...return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op) 在我们定义模型函数之后，让我们构建自定义估计器并训练和评估我们的模型
在拍照时，常常因为手抖或补光不足，导致拍出的照片很模糊。可以用DeblurGAN模型将模糊的照片变清晰，留住精彩瞬间。 DeblurGAN模型是一个对抗神经网络模型，由生成器模型和判别器模型组成。...代码第65行，在使用残差操作时，将输入的数据与生成的数据一起取平均值。这样做是为了防止生成器模型的返回值的值域过大。在计算损失时，一旦生成的数据与真实图片的像素数据值域不同，则会影响收敛效果。...代码99行，用tf.keras接口的Model类构造判别器模型model。在使用model时，可以设置trainable参数来控制模型的内部结构。...之后，将该模型的权重设置成不可训练（见代码第71行）。这是因为，在训练生成器模型时，需要将判别器模型的权重固定。只有这样，在训练生成器模型过程中才不会影响到判别器模型。...在代码第130行中演示了一个用tf.keras接口实现全局变量初始化的技巧： （1）用tf.keras接口的后端类backend中的get_session函数，获取tf.keras接口当前正在使用的会话
模型的参数是保存在变量中的，在模型的训练过程中，参数在不断地更新。变量的值可以修改，但是维度不可以变。） tf.constant（常量，常量定义时必须初始化值，且定义后其值和维度不可再改变。）...“tf.data”和“tf.keras”这两个API，让读者快速入门TensorFlow2.0的使用。...使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras...可以简单、快捷的构建我们的模型。...当我们不想从头开始训练一个模型时（例如这个模型的训练可能非常耗时），我们可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习。 3.
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