TensorFlow Keras Basic Pipeline
2021-08-07 19:13:23 6 举报
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TensorFlow Keras Basic Pipeline是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API。它提供了一种简单、灵活的方式来组织和管理神经网络的各个组件，如数据预处理、模型构建、训练和评估。通过使用Keras的基本管道，用户可以将多个处理步骤连接在一起，形成一个端到端的工作流程。这有助于提高代码的可读性和可维护性，同时也便于在不同的项目中复用相同的处理流程。总之，TensorFlow Keras Basic Pipeline为深度学习开发者提供了一个强大而易于使用的工具，帮助他们更高效地构建和优化模型。
作者其他创作
大纲/内容
模型使用tf.keras.Model.predict
读取模型结构和参数tf.keras.models.load_model
训练模型tf.keras.Model.fit
保存模型权重tf.keras.Model.save_weights
模型保存tf.keras.Model.save
tf.train.Checkpoint文件（.ckpt）
编译模型tf.keras.Model.compile
通过回调函数tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint保存训练检查点
评估模型tf.keras.Model.evaluate
已训练模型
模型文件
待训练模型
创建模型常用tf.keras.Sequential
读取模型状态和参数tf.keras.Model.load_weights
tf.keras.callbacks.History对象，记录训练过程中的数据（损失、监控指标）
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