Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using `save_weights`.
利用tf.keras.model.save（）保存的模型不能是子类，必须是一个函数模型或者是一个线性堆叠的模型
tf.save_model.save()保存的模型必须提供明确的输入
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原题：Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)——Building, step by step, the reasoning that leads to GANs. 原文：HTML 作者：Joseph Rocca 文章目录 Introduction Outline Generating rand…
作者：深度眸 编辑：晟 沚 简介 1 本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。所有涉及到的代码均以mmdetection为主。 本文属于第二篇，主要是…
參考博客：https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码：git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 ：cd caffe 3，git checkout ssd 主要参考 https://github.com/weil…
之前一直觉得这个机器学习就是把一堆数据扔给机器（代码）然后它能产生出新的神奇来，不过很多事情只有做了才能了解它大概是个什么东西 首先去Kaggle上找数据，一般数据挖掘这块，基本上至少有一个训练集和一个测试集， 下载这个train和test文件，是不是觉得很熟悉，这跟KNIME做决策树，贝叶斯的数据挖掘的流程很相似 网站上还有关于数据的一个解释，显示…
经典论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_44344462/article/details/89212507 构建LeNet-5模型 #定义LeNet5网络 深度为1的灰度图像 def LeNet5(x_trai…
这2天课程讲解的是RCNN系列的二阶段检测模型系列：RCNN / fast-RCNN / faster-RCNN，以及后续其他在此上的改进，如：Cascade R-CNN; Libra R-CNN 等。 其实自己原来看了一些文章学习RCNN，但是总有些地方没彻底搞懂。本次课程，老师讲解得非常清楚，特别适合我当前的学习阶段的解疑。所以，我就在此记录一些我觉得非…
目录 1.学习目标 2.序列数据 3.语言模型 3.1语言模型概念 3.2语言模型计算序列的概率 4.RNN-循环神经网络 4.1RNN概念 4.2通过时间反向传播 5.门控循环单元 5.1引入门的循环网络 5.2候选隐藏状态 6.长短期记忆网络（LSTM） 6.1记忆细胞 6.2候选记忆细胞 6.3记忆细胞与隐藏状态 7.总结 7.1本…
loss是训练集的损失值，val_loss是测试集的损失值 以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于不变，te…
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