背景 使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。...Keras框架保存模型后可以直接加载并调用predict方法预测； estimator将比较麻烦，需要签名并传入tensor才可以预测； Keras模型预测 import tensorflow as tf...from tensorflow import keras model = tf.keras.models.load_model(export_dir) # dataframe 特征读取与处理 X =...dict(dataframe) c = model.predict(X) output = np.argmax(c, axis=1) Estimator模型预测 import tensorflow as...89%E6%A8%A1%E5%9E%8B https://zhuanlan.zhihu.com/p/66872472 https://yinguobing.com/load-savedmodel-of-estimator-by-keras
本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！...如果您有关于 TensorFlow 的相关问题，可在本文后留言，我们的工程师和 GDE 将挑选其中具有代表性的问题在下一期进行回答~ 在上一篇文章《TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络》中，...A：TensorFlow Hub 提供了不包含最顶端全连接层的预训练模型（Headless Model），您可以使用该类型的预训练模型并添加自己的输出层，具体请参考： https://tensorflow.google.cn...《简单粗暴 TensorFlow 2.0 》目录 TensorFlow 2.0 安装指南 TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器 TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立...TensorFlow 2.0 模型：多层感知机 TensorFlow 2.0 模型：卷积神经网络 TensorFlow 2.0 模型：循环神经网络 TensorFlow 2.0 模型：Keras
Tensorflow 2.0带来的一个重大变化就是采用keras API作为TensorFlow的标准上层API，因为我在编码中使用到keras比较多，所以对这个变化感到高兴，现翻译一篇Tensorflow...团队发布的文档：Standardizing on Keras: Guidance on High-level APIs in TensorFlow 2.0。...虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。...这些模型已经用于产品并得到广泛部署，由于所有这些原因，Estimator API（包括Premade Estimators）将包含在TensorFlow 2.0中。...如果您正在使用需要Estimators的基础架构，您可以使用model_to_estimator()来转换模型，同时确保Keras工作在TensorFlow生态系统中。
TensorFlow 2.0 安装指南：https://www.tensorflow.org/install TensorFlow 2.0 的发布得益于开发者社区的推动，他们想要拥有一个灵活且强大的易用平台...借助于高度集成的 Keras、默认的 Eager Execution（一种命令式编程环境，可立即评估操作，无需构建图）以及 Pythonic 功能执行，TensorFlow 2.0 使得 Python...TensorFlow 2.0 在 GPU 上有很多性能改进。通过几行代码，并利用 Volta 和图灵 GPU 上的混合精度，TensorFlow 2.0 的训练性能最高提升 3 倍。...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...tf.estimator： tf.keras.optimizers 代替了之前在 tf.estimator.DNN/Linear/DNNLinearCombined 中使用的 estimator——tf.compat.v1
在 TensorFlow 2.0 中，这些组件将被打包成一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流。让我们用一张简化的概念图来看看 TensorFlow2.0 的新架构，如下所示： ?...-2-0-bad2b04c819a）中，我们宣布，用于机器学习的用户友好的 API 标准 Keras （https://www.tensorflow.org/guide/keras）将成为用于构建和训练模型的主要高级...使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...如果您不想从头开始训练一个模型，您很快就能使用迁移学习来训练一个使用TensorFlowHub 模块的 Keras 或 Estimator 模型。...强大的研究实验 TensorFlow 2.0 包含了许多功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最先进的模型： Keras 功能 API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑结构
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。.../tree/master/rfcs 新版本亮点 分布式训练策略：2.0 版本使用新的 tf.distribute.Strategy API，可以在尽量不改动代码的情况下用于分布式训练模型，达到良好的表现...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。...tf.estimator.DNN/Linear/DNNLinearCombined 系列 API 中的预制 estimator 已经更新了，可以直接使用 tf.keras.optimizers 中的最优化器...如果我们没有将参数传入 optimizer =，或者直接使用字符串调用最优化器，那么预制的 Estimator 将直接使用 Keras 最优化器。
通过 TensorFlow 2.0 版本的大幅度重建，这些功能将被打包成为一个综合平台，支持从训练到部署的整个机器学习工作流程。下图简要展示了 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...轻松构建模型 TensorFlow 团队近期宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...使用 tf.keras、Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此你可以随时访问 TensorFlow 的功能。...如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型。...TensorFlow 2.0 结合了很多功能，能够在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最先进的模型： Keras Functional API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。 注：fit_generator方法在tf.keras中不推荐使用，其功能已经被fit包含。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import * #...并且可以通过设置回调函数实现对训练过程的复杂控制逻辑。...val_sparse_top_k_categorical_accuracy: 0.7974 二，内置train_on_batch方法 该内置方法相比较fit方法更加灵活，可以不通过回调函数而直接在批次层次上更加精细地控制训练的过程...自定义训练循环无需编译模型，直接利用优化器根据损失函数反向传播迭代参数，拥有最高的灵活性。
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时访问 TensorFlow 的功能。...如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型 使用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用...TensorFlow 2.0 集成了许多功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最新模型： Keras Functional API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑
作为当前最为流行的深度学习框架，2.0 Alpha 版的正式发布引人关注。近两个月，网上已经出现了大量 TensorFlow 2.0 英文教程。...虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。...特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。...NLP 爱好者 Doit 在知乎上开的一个专栏，由作者从 TensorFlow2.0 官方教程的个人学习复现笔记整理而来。...将 keras 用于 Estimator Estimator API 用于针对分布式环境训练模型。
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...需要注意的是，BERT限制序列的最大长度为 512 个token。对于比最大允许输入短的序列，我们需要添加 [PAD]，另一方面，如果序列更长，我们需要剪切序列。...预训练 预训练是BERT训练的第一阶段，它以无监督的方式完成，由两个主要任务组成： masked language modelling (MLM) next sentence prediction (NSP...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。 让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...Keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型。Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时访问 TensorFlow 的功能。...如果你不想从头开始训练一个模型，你很快就能通过 TensorFlow Hub 的模块利用迁移学习来训练 Keras 或 Estimator 模型 使用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用...TensorFlow 2.0 集成了许多功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最新模型： Keras Functional API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。...特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。...NLP 爱好者 Doit 在知乎上开的一个专栏，由作者从 TensorFlow2.0 官方教程的个人学习复现笔记整理而来。...作者将此教程分为了三类：TensorFlow 2.0 基础教程、TensorFlow 2.0 深度学习实践、TensorFlow 2.0 基础网络结构。...将 keras 用于 Estimator Estimator API 用于针对分布式环境训练模型。
它可以用于快速原型设计、最先进的研究以及实际生产。虽然 TensorFlow 已经支持 Keras，但是 2.0 版本将实现更加紧密的集成。...Estimator 在 Google 和 TensorFlow 社区的应用都十分广泛。...这些模型已经投入生产并得到广泛部署，由于这些原因，包括 Premade Estimators 在内的Estimator API 将包含在 TensorFlow 2.0 中。...如果你正在构建需要用到 Estimators 的基础架构，那么可以使用model_to_estimator() 来转换模型，同时我们也努力确保Keras可以跨TensorFlow生态系统工作。...进击到TensorFlow 2.0! 希望大家可以和我们一样喜欢使用 tf.keras 。在接下来几个月的时间，TensorFlow 团队将关注于提升开发者们的体验。
TensorFlow 2.0在2019.3.7加州举办的开发者峰会（Dev Summit）发布Alpha版已经有一段时间了，最初发布的是Alpha0版本，到6.7发布beta0版本，再到6.14发布beta1...2.0版本主要关注简单、易用性，更新的特性主要有： - 使用Keras和eager执行模式方便地构建模型 - 对于任何平台都能够鲁棒地进行模型部署 - 为研究者提供更强大的实验平台 - 简化API设计，...主要分为训练和推理两部分： - 训练部分主要包含数据读取和预处理、通过tf.keras构建模型（或者来自TensorFlow Hub的成熟模型、权值进行模块化迁移），通过Estimator实现训练、评估...2.0: https://medium.com/tensorflow/whats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8 - Effective TensorFlow...2.0: https://www.tensorflow.org/beta/guide/effective_tf2 - Estimator: https://www.tensorflow.org/guide
使用Keras高层接口 TensorFlow 1.x的开发中，Keras就作为第三方库存在。2.0中，更是已经成为标准配置。...通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。...高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。...在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。...TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。
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