序列式（sequential） 函数式（functional） 子类化（subclassing） 编译模型：这是 Scikit-Learn 里面没有的，显性定义出损失函数（loss）、优化方法（optimizer...1.3 构建模型 本节分别用序列式、函数书和子类化，配着 Fashion-MNIST 数据集构建模型，注意为了便于说明 Keras 语法特征，我故意只构建个简单模型，可能不实际，比如分类 Fashion-MNIST...看看模型概要。 model.summary() ? 概要包含的内容和序列式建模产生的一眼，除了多了一个 InputLayer。...研究员比较喜欢用子类化构建模型，他们可以尝试不同的点子。...函数： model = keras.models.load_model("my_keras_model.h5") 用子类化构建的模型不能用上面的 save 和 load 来保存和加载，它对应的方式是
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。...通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。 Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。 ? Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法，Build方法和Call方法。
使用 Keras 创建模型感觉与「把乐高积木拼装在一起」一样简单。为什么这么说？除了匹配心智模型，针对后面将介绍到的技术原因，由于框架能够提供详细错误，使用这种方法来创建模型能够轻易地排除故障。 ?...TensorFlow 2.0 支持使用现成的 Keras 的子类化 API 来创建模型。...训练循环（Training Loop） 自定义的模型无论是使用 Sequential API、Functional API 还是使用子类化样式，都可以用两种方式进行训练： 一种是使用内建的训练路径和损失函数...同样地，在将层拼接在一起时，开发库的设计者可以运行扩展的层兼容性检查（在创建模型时和执行模型之前）。 这类似于在编译器中进行类型检查，可以极大地减少开发者的错误。...这也是为什么 TensorFlow 要同时还提供命令式的模型创建 API 样式（上文中提到的子类化 API）。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 参与：王子嘉、张倩 随着 TensorFlow 2.0 的发布，不少开发者产生了一些疑惑：作为 Keras 用户，TensorFlow...，因为 keras 软件包仅支持错误修复。...要利用 GradientTape，我们需要做的就是创建我们的模型架构： ? 定义我们的损失函数以及优化器： ? 创建负责执行单个批更新的函数： ? 然后就可以训练模型了： ?...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在...LeNet 的构造函数（即 init）定义了模型内部的每个单独层。然后，call 方法实现了前向传递，这使得你能够根据需要自定义前向传递的过程。 使用模型子类化的好处是你的模型： 变得更加灵活。
API，子类化模型； 其中Sequential API只适用于简单的层堆叠，很难实现复杂模型，而Function API与Subclassing API各有优劣，也不必区分，因为可以进行混搭。...Function API 函数式API能很好的处理非线性拓扑、共享层、具有多输入多输出的模型。且模型通常都是层的有向无环图（DAG），因此函数式API是构建层计算图的一种方式。...Subclassing API 子类化API是通过继承tf.keras.layers.Layer类或tf.keras.Model类的自定义层和自定义模型。...它们与函数式API并不冲突，特别是自定义层---创建自己的层来扩展API，很方便的与函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。...，自己偏好使用子类化模型（Java的习惯），当然函数式API也有很多的优点，开源项目deepctr就是采用函数式API。
keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。...如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。...，通过load_model里的custom_objects将我们定义的两个函数以字典的形式加入就能正常加载模型啦。...如何使用自定义的loss及评价函数进行训练及预测 1.有时候训练模型，现有的损失及评估函数并不足以科学的训练评估模型，这时候就需要自定义一些损失评估函数，比如focal loss损失函数及dice评价函数...自定义损失函数并且模型加载的写法介绍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。
大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...所有回调函数都继承至 keras.callbacks.Callbacks基类，拥有params和model这两个属性。...该回调函数被所有模型默认添加，且是第一个被添加的。...二，自定义回调函数 可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数，也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。...如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数，不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...该回调函数被所有模型默认添加，且是第一个被添加的。...三，自定义回调函数 可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数，也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。
七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练...警告：子类模型不支持的内容 这种自由是有代价的：对于子类模型，你需要负责更多的模型逻辑，这意味着你的潜在错误面更大。因此，你将需要更多的调试工作。...Keras API 中的所有模型都可以平滑地相互操作，无论它们是 Sequential 模型、Functional 模型还是从头开始编写的子类化模型。它们都是同一系列工作流的一部分。...这样更容易跟踪错误。一旦你的代码运行正常并且想要加快速度，就在你的训练步骤和评估步骤或任何其他性能关键函数中添加@tf.function装饰器。....map(callable)—对数据集的每个元素应用任意转换（函数callable，期望接受数据集产生的单个元素作为输入）。 .map()方法特别常用。这里有一个例子。
当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时，需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。...SincConv1D}) 如果不加custom_objects指定目标层Layer，则会出现以下报错： ValueError: Unknown layer: SincConv1D 同样的，当我的模型含有自定义函数...from keras.models import load_model model = load_model(model_path) 会报错，需要在load_model函数中添加custom_objects...参数，来声明自定义的层 （用keras搭建bilstm-crf，在训练模型时，使用的是： from keras_contrib.layers.crf import CRF） from keras_contrib.layers.crf...加载含有自定义层或函数的模型操作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。
这里有一个简单的示例，借助Keras Squential API，用符号来搭建模型： ?...· 这跟编译器里面的类型检查 (Type-Checking) 很相似，可以大幅度减少开发者的错误。 · debug活动大多会在模型定义的阶段发生，而不是在执行过程中。你要确保任何编译的模型都能运行。...先举一个子类化模型的例子看看： ?...TF 2.0是直接支持Keras Subclassing API (子类化API) 。与Sequential、Functional一样，这个API也是官方推荐的模型开发方式。...· 比如，model.save(), model.get_config() 以及 clone_model 对子类化的模型是不管用的。
tf.keras API允许我们混合和匹配不同的API样式。我最喜欢的Model子类化功能是调试功能。...，但没有它作为顺序模型的约束，并且不像模型子类化那样预先声明我们需要的所有变量和层。...Functional API的一个优点是它在构建模型时验证模型，例如检查每个层的输入和输出形状，并在出现不匹配时引发有意义的错误消息。...( inputs=[inputs, padding_mask], outputs=outputs, name=name) 解码器层 每个解码器层由子层组成： 多头注意力。...请注意，我们必须屏蔽我们的损失函数，以便忽略填充标记，我们可以自定义学习速率。
但是如果在函数外部定义tf.Variable的话，又会显得这个函数有外部变量依赖，封装不够完美。 一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。...因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...下面利用tf.Module的子类化将其封装一下。 ? ? ? 在tensorboard中查看计算图，模块会被添加模块名demo_module,方便层次化呈现计算图结构。 ? ? ?...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。 ? ? ?...三，tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。 ?
通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。...() 该回调函数用来对每个epoch累加metrics指定的监视指标的epoch平均值 该回调函数在每个Keras模型中都会被自动调用 ---- ProgbarLogger keras.callbacks.ProgbarLogger...() 该回调函数用来将metrics指定的监视指标输出到标准输出上 ---- History keras.callbacks.History() 该回调函数在Keras模型上会被自动调用，History...requests库 参数 root：该参数为根url，回调函数将在每个epoch后把产生的事件流发送到该地址，事件将被发往root + '/publish/epoch/end/'。...---- 编写自己的回调函数 我们可以通过继承keras.callbacks.Callback编写自己的回调函数，回调函数通过类成员self.model访问访问，该成员是模型的一个引用。
构建简单模型 2.1 模型堆叠 最常见的模型类型是层的堆叠：tf.keras.Sequential 模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense...构建高级模型 4.1 函数式 api tf.keras.Sequential 模型是层的简单堆叠，无法表示任意模型。...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。...train_y, batch_size=32, epochs=5) 4.2 模型子类化 通过对 tf.keras.Model 进行子类化并定义您自己的前向传播来构建完全可自定义的模型。
(上) 深度学习之 Keras (中) 深度学习之 Keras (下) 回顾《Keras 中篇》介绍的多输出模型，在线性回归两队得分的模型中，直接使用了三个超参数的值： Adam 优化器中学习率 learning_rate...定义超模型有两种方式： 用函数 子类化 Keras API 中的 HyperModel 类 注意两种方法都包含参数 hp，实际上需要语句 hp = kt.HyperParameters() 来创建它，但为了代码更好维护...Keras Tuner 中不论是用函数还是子类化创建超模型，只能调节所有在 model.compile() 之前出现的超参数，不能调节在 model.fit() 时出现的超参数，比如 epochs 和...在下节讲解它之前先用一图来总结用函数构建超模型的过程。...构建 Keras 模型，配上上节用 Keras Tuner 调节得到的最优学习率 0.1。
自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。...我们看到，shirt(6)，被错误标记为t-shirt(0)，pullovers(2)和coats (4)。相反，错误标记为shirts的情况主要发生在t-shirts上。...这种类型的错误是合理的，我将在另一篇文章中讨论在这种情况下如何改进培训。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。...通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。 Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
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