tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图

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tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图

2024-07-11 23:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

日萌社

人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图

tensorflow 2.0 的回调函数callbacks（TensorBoard、ModelCheckpoint）

TensorBoard视觉化网络每层权重分布、视觉化网络层结构

MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)

from_logits

CE(Cross-Entropy)、BCE(Binary Cross-Entropy 即Sigmoid+CE)、CCE(Categorical Cross-Entropy 即Softmax+CE)

对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理

损失函数loss、指标函数metrics

激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax

Batch Normalization

反向传播、梯度下降、学习率、优化器optimizers（GD、SGD、Momentum、AdaGrad、Adam）

权重初始化对于激活函数的选择：随机常态分布/随机正态分布初始化(标准差为0.01或1)、Xavier(Glorot)初始化、He初始化

图像增强(IA)、数据预处理

混淆矩阵tf.math.confusion_matrix

使用预训练网络训练的两种方式：Keras Applications、TensorFlow Hub

画出网络模型的结构图：要使用 from tensorflow.keras.utils import plot_model plot_model(model实例对象,to_file="xx.png") #产生网络模型的拓扑图 from IPython.display import Image #画生网络模型的拓扑图 Image("xx.png") ubuntu安装方式： 1.conda install pydot 或 pip install pydot 2.apt-get install graphviz window安装方式： 1.conda install pydot 或 pip install pydot 2.graphviz安装：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html 安装完成后配置Path环境变量：把G:\graphviz\bin路径添加到Path环境变量

import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers, metrics model = tf.keras.Sequential([ layers.Reshape( target_shape=[28, 28, 1], input_shape=(28, 28,)), layers.Conv2D(2, 5, padding='same', activation=tf.nn.relu), layers.MaxPooling2D((2, 2), (2, 2), padding='same'), layers.Conv2D(4, 5, padding='same', activation=tf.nn.relu), layers.MaxPooling2D((2, 2), (2, 2), padding='same'), layers.Flatten(), layers.Dense(32, activation=tf.nn.relu), layers.Dropout(rate=0.4), layers.Dense(10)]) from tensorflow.keras.utils import plot_model #如果是在默认的C:\Users\Administrator路径下打开的命令提示符窗口执行的代码的话，则保存图片到该当前默认路径下 plot_model(model,to_file="xx.png") #产生网络模型的拓扑图 from IPython.display import Image #画生网络模型的拓扑图 Image("xx.png")

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