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。...综上，这些可以在更广泛的使用场景，从学习ML到研究、到应用程序开发、到部署，实现更轻松，更高效的工作流程。 首先，我们将回答几个问题。...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。...定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...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。
二、代码实现：将tf.keras接口中的IMDB数据集还原成句子 本节代码共分为两部分，具体如下。...三、代码实现：用tf.keras接口开发带有位置向量的词嵌入层 在tf.keras接口中实现自定义网络层，需要以下几个步骤。...（1）将自己的层定义成类，并继承tf.keras.layers.Layer类。 （2）在类中实现__init__方法，用来对该层进行初始化。...四、代码实现：用tf.keras接口开发注意力层 下面按照《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的8.1.10小节中的描述，用tf.keras接口开发基于内部注意力的多头注意力机制Attention...五、代码实现：用tf.keras接口训练模型 用定义好的词嵌入层与注意力层搭建模型，进行训练。具体步骤如下： （1）用Model类定义一个模型，并设置好输入/输出的节点。
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。...我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。...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）。...确保在类中设置的维度与模型预期的维度匹配： 28x28x1 的图像 10 位数字的 10 个类：0、1、2、3…9 要对图像进行分类，请执行以下步骤： 预处理输入图像。...aaptOptions { noCompress "tflite" } 总体来说，用 tf.Keras 训练一个简单的图像分类器是轻而易举的，保存 Keras 模型并将其转换为
从 TensorFlow 2.0 开始，tf.keras API 已紧密集成到 TensorFlow 生态系统中，其中包括对tf.data的改进支持和最新可用的分发策略，可用于跨多种 GPU 和 TPU...此外，还需要对深度神经网络中的卷积层，循环层和前馈层有基本的了解。 比较 Keras 和tf.keras tf.keras是 TensorFlow 对 Keras API 规范的实现。...使用 tf.keras 2.0 创建模型 在本节中，我们将学习tf.keras API 的三种主要类型，以定义神经网络层，即： 顺序 API ：这些基于堆叠的 NN 层，可以是密集（前馈）层，卷积层或循环层...您需要创建一个tf.keras.models.Sequential(...) Python 类并将所需的层顺序添加到模型中-这也称为层栈。 这些层可能是密集，卷积甚至是循环层。...TensorBoard 是用于提供机器学习工作流程期间所需的测量和可视化的工具。 它可以跟踪实验指标，例如损失和准确率，可视化模型图，将嵌入投影到较低维度的空间等。
主要特点和改进 更新文档tf.keras：基于新Keras的入门和程序员指南页面。...为Keras 2.1.6 API更新tf.keras。 添加tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM层。...将核心功能列的支持和损失添加到梯度boosted tree估计器中。 Python接口用于TFLite优化转换器已扩展，命令行界面（toco，tflite_convert）再次包括在标准pip安装。...tf.keras： 将Keras代码移出_impl文件夹并删除API文件。 tf.keras.Model.save_weights现在默认以TensorFlow格式保存。...添加tf.train.Checkpoint用于读写基于对象的检查点。 添加了LinearOperatorKronecker，无密集实现克罗内克积。 允许LinearOperator进行广播。
再后面，我会讲述「计算后端」的概念以及 TensorFlow 的流行度如何使其成为 Keras 最流行的后端，从而为 Keras 集成到 TensorFlow 的 tf.keras 子模块中铺平了道路。...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...最重要的是，所有深度学习从业人员都应将其代码转换成 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 软件包。...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 ?...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
而且未来所有的 tf.contrib 都会被弃用，对于每个 contrib 模块，要么 a）将项目集成到 TensorFlow 中；b）将其移至单独的存储库；c）完全将其移除。...，最简单的模型类型是把这些层堆叠起来。...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。...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。
接下来，我将讨论“计算backend”的概念，以及TensorFlow的流行度如何使其成为Keras最流行的backend，为Keras集成到TensorFlow的tf.keras子模块中铺平道路。...但是，用于与数据库进行交互的PHP代码不会更改（当然，前提是您使用的是某种抽象数据库层的MVC范例）。本质上，PHP并不关心正在使用哪个数据库，只要它符合PHP的规则即可。 Keras也是如此。...TensorFlow 2.0中的模型和网络层子类化（Model and layer subclassing ） TensorFlow 2.0和tf.keras为我们提供了三种单独的方法来实现我们自己的自定义模型...或者，如果您需要将模型部署到生产环境，则可以使用TensorFlow Extended（TFX），这是用于模型部署的端到端平台。...使用TensorFlow Extended（TF Extended）将模型部署到生产中。 从我的角度来看，我已经开始将原始的keras代码移植到tf.keras。我建议您开始做同样的事情。
完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...定义模型 定义模型要求您首先选择所需的模型类型，然后选择体系结构或网络拓扑。 从API的角度来看，这涉及到定义模型的各层，为每个层配置许多节点和激活功能，以及将各层连接在一起成为一个内聚模型。...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...之所以称其为“ 顺序的 ”，是因为它涉及定义一个顺序类，并以线性方式从输入到输出逐层向模型添加图层。
虽然自一年多之前，TensorFlow 就宣称 Keras 将被并入 TensorFlow 的官方发布版本中，但令我诧异的是，仍有很多深度学习开发者没有意识到，他们可以通过 tf.keras 子模块来调用...当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...▌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...)，以降低卷积操作后的空间维度。...最终，我们发现，试图在 Keras 和 TensorFlow 之间作出抉择变成一个越来越无关紧要的问题。Keras 库已经通过 tf.keras 模块直接集成到 TensorFlow 中了。
TensorFlow 2.0为了提升易用性做了很多改进，例如对API做了精简，删除了冗余的API，使得API更加一致（例如统一了TensorFlow和tf.keras的循环神经网络和优化器等），以及由静态计算图转变为了动态计算图等...官方提供了一个转换工具，可以用来将1.x版本的代码升级到2.0，其主要的工作其实就是修改这些有变更的API。...不过使用该工具不一定能够转换成功，转换成功后的代码也并不一定能够正常运行，很多时候还是需要人工修改。 2....“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
原作 Margaret Maynard-Reid 王小新 编译自 TensorFlow的Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras.../fashion-mnist tf.keras是用来在TensorFlow中导入Keras的函数。...进入正题，教你用tf.keras完成Fashion-MNIST数据集的图像分类~ 运行环境 无需设置，只要使用Colab直接打开这个Jupyter Notebook链接，就能找到所有代码。...数据归一化 接着，进行数据归一化，使得样本值都处于0到1之间。...要注意，第一层要定义输入数据维度。最后一层为分类层，使用Softmax函数来分类这10种数据。
需要将所有图像的大小调整为给定的高度和宽度，并将像素值标准化为0到1之间的范围。这样做是因为为了训练卷积神经网络，必须指定输入维度。最终致密层的形状取决于CNN的输入尺寸。...构建一个简单的CNN tf.keras是TensorFlow实现的Keras API规范。...通过将参数传递shape给第一层来完成此操作。 为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。...密集层将矢量作为输入（1D），而当前输出是3D张量。首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。...使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。
在 tf.keras 1.11、1.12 版本中，Dropout 层出现问题。用户调用 model.fit 时，Dropout 层出现测试阶段行为，而它原本应该在训练和测试之间转换。...期望行为 Dropout 层在训练和测试模式之间转换。...这不可能，这意味着 Dropout 层内的训练／测试转换受到损坏，Dropout 层总是返回 inputs，即使是在训练阶段也是这样。...该用户还表示：问题似乎出现 tf.keras，而不是单独的 keras 包。这个 issue 似乎还影响了 keras.backend.in_train_phase 功能。...我认为这不会影响到很多用户，因为 deferred mode 还很新，并未得到广泛使用，几乎没有什么 Keras 样例使用它（keras.io 上也没有使用过它）。
3.2 “tf.keras”API Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，Keras强调用户友好性、模块化以及易扩展等，其后端可以采用TensorFlow、Theano以及CNTK...考虑到Keras优秀的特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow将Keras的代码吸收了进来，并将其作为高级API提供给用户使用。...“tf.keras”不强调原来Keras的后端可互换性，而是在符合Keras标准的基础上让其与TensorFlow结合的更紧密（例如支持TensorFlow的eager execution模式，支持“tf.data...“tf.keras”提高了TensorFlow的易用性，同时也保持了TensorFlow的灵活性和性能。 1....= tf.keras.Sequential([ # 添加一个有64个神经元的全连接层，“input_shape”为该层接受的输# 入数据的维度，“activation”指定该层所用的激活函数 layers.Dense
Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。...---- Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。 Keras 模型可以被转换为 TensorFlow Estimators 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。...Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。
与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。 Keras 模型可以被转换为 TensorFlow Estimators 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。...Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。
tf.keras高阶API概览 在TensorFlow 2.0版本中完全移除了tf.contrib这个高阶API库，官方推荐的高阶API只有tf.keras。...layers：tf.keras.layers中包含了已经定义好的常用的神经网络层。 losses：tf.keras.losses中包含了常用的损失函数，可以根据实际需求直接进行调用。...Sequential类：tf.keras.Sequential可以让我们将神经网络层进行线性组合形成神经网络结构。...#实例化一个tf.keras.Sequential 6. model=tf.keras.Sequential() 7. #使用Sequential的add方法添加一层全连接神经网络 8....可以使用tf.keras.Sequential的fit方法进行训练，示例代码如下： 1. #随机生成一些训练数据，在-10到10的范围内生成700个等差数列作为训练输入 2.
使用 MLP 和 Keras 构建模型 数据准备之后，接下来是构建模型。 所提出的模型由三个 MLP 层组成。 在 Keras 中，将 MLP 层称为密集，它表示紧密连接的层。...下表“表 1.3.3”列出了不同的网络配置和相应的表现指标。 在“层”下，显示第 1 到第 3 层的单元数。对于每个优化器，将使用tf.keras中的默认参数。...从输入到密集层：784 × 256 + 256 = 200,960。 从第一密集层到第二密集层：256 × 256 + 256 = 65,792。...从第二个密集层到输出层：10 × 256 + 10 = 2,570。 总数是269,322。...本章的目的是介绍： Keras 中的函数式 API，以及探索运行该 API 的网络示例 tf.keras中的深度残差网络（ResNet 版本 1 和 2）实现 tf.keras中密集连接卷积网络（DenseNet
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