以Xception为例： 加载预训练模型： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model = Sequential()...冻结预训练模型中的层 如果想冻结xception中的部分层，可以如下操作： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...否则无法指定classes 补充知识：如何利用预训练模型进行模型微调（如冻结某些层，不同层设置不同学习率等） 由于预训练模型权重和我们要训练的数据集存在一定的差异，且需要训练的数据集有大有小，所以进行模型微调...（3）待训练数据集较大，与预训练模型数据集相似度较大时。采用预训练模型会非常有效，保持模型结构不变和初始权重不变，对模型重新训练 （4）待训练数据集较大，与预训练模型数据集相似度较小时。...采用预训练模型不会有太大的效果，可以使用预训练模型或者不使用预训练模型，然后进行重新训练。 以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 [第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据] [第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉...这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。...可以使用assign()方法对其就地修改（或assign_add()、assign_sub()）。...然后从训练集随机批次采样。 在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。
参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。 闲言少叙，开始写代码 环境搭建相关就此省去，网上非常多。...我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50...import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np 导入权重，首次会从网络进行下载，不过速度还是挺快的，使用ImageNet的数据集...补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。...在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。...这里使用ResNet50预训练模型，对Caltech101数据集进行图像分类。只有CPU，运行较慢，但是在训练集固定的情况下，较慢的过程只需要运行一次。...该预训练模型的中文文档介绍在http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/#resnet50。...Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。 然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。...如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
由于Keras是一种建立在已有深度学习框架上的二次框架，其使用起来非常方便，其后端实现有两种方法，theano和tensorflow。...由于自己平时用tensorflow，所以选择后端用tensorflow的Keras，代码写起来更加方便。...因为是随机数据，没有意义，这里训练的结果不必计较，只是练习而已。 ? 保存下来的模型结构： ?...4、保存与加载模型并测试 有两种保存方式 4.1 直接保存模型h5 保存： def my_save_model(resultpath): model = train_model(resultpath...Keras建立模型并训练等一系列操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
模型 在这里，我们使用tf.keras.Sequential API来构建和编译一个简单的卷积神经网络 Keras 模型，用我们的 MNIST 数据集进行训练。...注意：有关构建 Keras 模型的详细训练说明，请参阅TensorFlow Keras 指南。...要训练模型，请使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 的实例。...它使用 CollectiveOps ，一个用于集体通信的 TensorFlow 操作，来聚合梯度并使变量保持同步。 tf.distribute.Strategy指南有关于此策略的更多详细信息。...MultiWorkerMirroredStrategy 训练模型 通过将 tf.distribute.Strategy API集成到 tf.keras 中，将训练分发给多人的唯一更改就是将模型进行构建和
我们希望的就是最小化这些峰值，因为它们限制了有效的内存使用。检查导致这个峰值的原因，并考虑优化或者使用其他计算方法替代。...提高模型速度，减少内存使用 我们知道了原因，并且可以通过Profiler来找到瓶颈，那么我们可以通过什么方法来加速训练呢？...当我们生成相同的进程时，在每个GPU上都有相同的模型和优化器状态，这是冗余的。可以通过跨数据分片来优化内存使用 当在多个gpu上进行训练时，每个进程在使用DDP进行训练时都有相同数据的精确副本。...ZeRO 2：梯度分片 除对优化器状态进行分片外，还可以修改优化器步骤来切分梯度。...ZeRO 3 ：模型参数分片 我么不需要在每个rank上存储模型的完整副本，我们将在向前和向后期间及时获取所需的参数。在大型模型的情况下，这些优化可以显著降低内存消耗 如何使用FSDP? 其实很简单。
在这篇文章中，我会构建一个案例来说明为什么Keras的BN层对迁移学习并不友好，并给出对Keras BN层的一个修复补丁，以及修复后的实验效果。 1....因为预训练模型是用图像数据训练的，底层卷积层可以识别线条，边缘或者其他有用的模式作为特征使用，所以可以用预训练模型的权重作为一个很好的初始化值，或者只对模型的一部分用自己数据进行训练。 ?...1.4 不同版本中的Keras是如何实现BN的 Keras中的BN训练时统计当前Batch的均值和方差进行归一化，并且使用移动平均法累计均值和方差，给测试集用于归一化。...因此，如果你冻结了底层并微调顶层，顶层均值和方差会偏向新数据集，而推导时，底层会使用旧数据集的统计值进行归一化，导致顶层接收到不同程度的归一化的数据。 ?...模型收敛得更快，改变learning_phase也不再影响模型的准确率了，因为现在BN都会使用训练集的均值和方差进行归一化。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...将 Keras 转成 TensorFlow 模式 到这一步，你已经有了 Keras 模式，无论是从 PyTorch 转化而来的还是直接用 Keras 训练而获得的。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许您根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基准。 那么，当你利用这些预训练模型时，需要注意什么呢?...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。...好了，请带着这些问题来指导您如何与下一个项目的预培训模型进行交互。有评论、问题或补充吗?可以在下面发表评论!
同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...在 Alpha 版本发布后，TensorFlow 团队已经解决了超过 100 个 Github 的 issue，并仍对剩余的 issue 进行解决，他们希望开发者能够继续在提供相关的建议和反馈。...在 release candidate（RC）版本发布前，TensorFlow 团队会完成云 TPU 和 TPU 对 Keras 模型的支持，继续对 Tensorflow 的表现进行优化，并解决更多用户提出的问题...使用 Keras 和 eager execution 方便地搭建模型 在任何生产平台上都能稳健地部署模型 在研究中可以有力支持实验 简化、去重，并移除生命周期终结的 API 为了更具体地感受新版特性，以下给出了一些参考资料...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。
也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。 让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。 ?...为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。...但是，使用函数式API模型进行训练会将许多权重视为冻结，而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中，因此无法为这些权重解冻。...网友：还是用PyTorch吧 刚刚，Keras创始人在Twitter上回复，这不是Keras的bug，并建议程序员使用单元测试。 ?...对于Gupta所说的bug，有网友说，他在TensorFlow和Keras之间传递权重的时候，出现了类似的错误，从此转而使用PyTorch。
如何建立可预测电影类型的深度学习模型？看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术！ ?...现在可以通过转换现有的Keras模型来创建估算器。 ? TensorFlow 2.0现在可用 数据集（来自其海报的电影体裁） 该数据集托管在Kaggle上，并包含来自IMDB网站的电影海报。...Aknowledgement TensorFlow核心团队在共享预训练的模型和有关如何将其与tf.kerasAPI 一起使用的教程方面做得很好。...也许可以通过使用模型来推荐更有用的标签！ 导出Keras模型 训练和评估模型后，可以将其导出为TensorFlow保存的模型，以备将来使用。...使用tf.data.Dataset抽象，可以将观察值收集为一对代表图像及其标签的张量分量，对其进行并行预处理，并以非常容易和优化的方式进行必要的改组和批处理。
当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。 使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...2、你如何预处理数据？ 你的模型的预处理应该与原始模型相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？
本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法...如果我们需要训练并使用一个神经网络模型，一般情况下都是首先借助Python语言中完善的神经网络模型API对其加以训练，训练完毕后在C++、Java等语言环境下高效、快速地使用它。...最近，就需要在C++中打开、使用几个前期已经在Python的tensorflow库中训练好的神经网络模型。...但是，由于训练模型时使用的是2.X版本的tensorflow库（且用的是keras的框架），所以训练模型后保存的是SavedModel格式的神经网络模型文件——就是包含3个.pb格式文件，以及assets...而同时，基于OpenCV库，我们则可以在简单、快速地配置完其环境后，就基于1个函数对训练好的tensorflow库神经网络模型加以读取、使用。
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