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发表于 2020-01-12 20:26:07 | 查看: 41 | 回复: 0

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0. 简介

记录使用 tf.keras 时遇到的各种问题。

tf.keras 是 keras 的未来,keras 作为 TensorFlow 的高级 API,大大简化 TensorFlow 代码的编写过程。

Keras(单独的)、TensorFlow 1.x 和 TensorFlow 2.0 的 keras API 变化不大,手册可以通用。

1. 安装

1.1 安装 CUDA 和 cuDNN

2. 数据集

2.1 使用 tensorflow_datasets 导入公共数据集

2.2 数据集过大导致内存溢出

2.3 加载 cifar10 数据时报错

3. 评价指标

3.1 实现 F1 socre、precsion、recall

在整个数据集而不是单个 batch 上实现 F1 socre、precsion、recall 等评价指标:

4. 优化器

4.1 AdamW 优化器示例程序

4.2 tf.keras 1.x 在使用 learning rate decay 时不要使用 tf.train 内的优化器

5. 模型

5.1 模型复现


(注意:在CPU上训练才能完全复现模型)

5.2 加载 AlexNet 预训练模型

5.3 循环训练模型导致 OOM

6. TensorFlow API 变化

5.1 TF 1.x 到 TF 2.0 API 变化,随机种子、动态分配显存

5.2 TF 2.1 API 变化

TensorFlow 2.1 将 fit_generator(), evaluate_generator(), predict_generator() 等函数分别合并到 fit(),evaluate(),predict() 里。


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