【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化

3. model.compile() 中设置 metrics=['acc'] 或者 ['accuracy']，会影响 model.fit() 生成的 log，callbacks.ModelCheckpoint 需要对应填 val_acc 或者 val_accuracy：

复制from tensorflow.python.keras import callbacks# TF 2.0, acc and val_acc
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])
ck_callback = callbacks.ModelCheckpoint('./model.h5', monitor='val_acc', mode='max',verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True)# TF 2.0, accuracy and val_accuracy
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
ck_callback = callbacks.ModelCheckpoint('./model.h5', monitor='val_accuracy', mode='max',verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True)

4. 舍弃 model.fit_generator() 函数

model.fit_generator() 函数在 TF 2.x 中合并到 model.fit() 函数中，并且在 TF 2.0 版本，该函数有问题，不能很好利用 GPU，训练速度很慢：
Performance: Training is much slower in TF v2.0.0 VS v1.14.0 when using Tf.Keras and model.fit_generator #33024

TF 2.0 版本的 model.fit() 在传入 generator 时需要手动设置 model.fit(shuffle=False)。

解决办法：直接使用 model.fit() 函数，并且升级到 TF 2.1。

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化相关推荐

使用Keras/TensorFlow模型构建属于你的Chatbot API
很多人认为,构建自己的聊天机器人(或助手)并不复杂.各种聊天机器人平台正在使用分类模型来识别用户意图.显然,在现有平台上构建聊天机器人时,会得到强有力的提升.为什么不自己使用类似的模型,构建一个独属于 ...
TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 参与:王子嘉.张倩本文经机器之心授权转载,禁止二次转载随着 TensorFlow 2.0 的发布,不少开发者产生了一些疑惑: ...
【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer
我的 tensorflow+keras 版本: print(tf.VERSION) # '1.10.0' print(tf.keras.__version__) # '2.1.6-tf' tf.ker ...
TensorFlow tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy
用于多分类问题,传入的是one-hot编码目标,如果是int类型的编码目标,使用SparseCategoricalCrossentropy 下面这个例子中y_pred和y_true的形状是[batch ...
TensorFlow 2.9的零零碎碎（一）-tf.keras里的兜兜转转
目录 tf.keras TensorFlow 1的时代 TensorFlow 2(2.6之前)的时代 TensorFlow 2(2.6之后,含2.6)的时代表面统一,背后杂乱举几个例子 tf.ke ...
Tensorflow学习之tf.keras(一) tf.keras.layers.BatchNormalization
标准化输入/激活函数 tf.keras.layers.BatchNormalization( axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, ...
tf.keras.activations.relu 激活函数示例
import tensorflow as tf 取 0 和 x 中最大的值 foo = tf.constant([-10, -5, 0.0, 5, 10], dtype=tf.float32) tf ...
机器学习(七)——tf.keras搭建神经网络固定模式
一.总纲(一般按照下面6步搭建) import--导入相关模块 train,test--指定训练集与测试集 model = tf.keras.models.Sequential--在Sequentia ...
深度学习-函数-tf.nn.embedding_lookup 与tf.keras.layers.Embedding
embedding函数用法 1. one_hot编码 1.1. 简单对比 1.2.优势分析: 1.3. 缺点分析: 1.4. 延伸思考 2. embedding的用途 2.1 embedding有两个 ...

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化

3. model.compile() 中设置 metrics=['acc'] 或者 ['accuracy']，会影响 model.fit() 生成的 log，callbacks.ModelCheckpoint 需要对应填 val_acc 或者 val_accuracy：

4. 舍弃 model.fit_generator() 函数

【tf.keras】TensorFlow 1.x 到 2.0 的 API 变化相关推荐

最新文章

热门文章