keras神經網路整合技術
create_keras_neuropod
將keras模型打包為神經網路整合包。目前，上文已經支援tensorflow後端。
create_keras_neuropod(
neuropod_path,
model_name,
sess,
model,
input_spec = none,
output_spec = none,
input_tensor_device = none,
default_input_tensor_device = gpu,
custom_ops = ,
package_as_zip = true,
test_input_data = none,
test_expected_out = none,
persist_test_data = true,
)引數：
neuropod_path
neuropod輸出路徑
model_name
模型名稱
sess
包含權重的tensorflow會話（一般是keras.backend.get_session()）
model
一種keras model 目標.
default:
none
從neuropod輸入/輸出名稱到keras輸入/輸出名稱的可選對映。
example
:
預設狀態，用keras input/output 名稱代替neuropod input/output 名稱。
input_spec
default:
none
指定模型輸入的dict列表。對於每個輸入，如果shape設定為none，則不對該形狀進行驗證。如果shape是元組，則根據該元組驗證輸入的維度。任何維度的值為「無」表示將不檢查該維度。資料型別可以是任何有效的numpy資料型別字串。
example
:
[
,
,
]output_spec
default:
none
指定模型輸出的dict列表。有關詳細資訊，請參閱input_spec引數的文件。
example
:
[
,
]input_tensor_device
default:
none
dict將輸入張量名稱對映到模型希望它們在其上的裝置。這可以是gpu或cpu。此對映中未指定的輸入規格中的任何張量都將使用下面指定的預設輸入張量裝置default_input_tensor_device。
如果在推斷時選擇了gpu，則在執行模型之前，神經網路整合軟體會將張量移動到適當的裝置。否則，它將嘗試在cpu上執行模型，並將所有張量（和模型）移到cpu上。
有關更多資訊，請參閱load_neurood的文件字串。
example
:
default_input_tensor_devicedefault:
gpu
輸入張量的預設裝置應該開啟。這可以是gpu或cpu。
custom_ops
default:
要包含在打包的neuropod中的自定義op共享庫的路徑列表。
注意：包括定製操作將您的neuropod繫結到定製操作為之構建的特定平台（如mac、linux）。使用者有責任確保為正確的平台構建自定義操作。
example
:
["/path/to/my/custom_op.so"]package_as_zip¶
default:
true
是將neuropod打包為乙個檔案還是乙個目錄。
test_input_data
default:
none
可選樣本輸入資料。這是乙個將輸入名稱對映到值的dict。如果提供了這一點，則在包裝後立即在隔離環境中執行推斷，以確保成功建立了神經網路整合軟體。如果提供了預期的測試test_expected_out，則必須提供。
如果推斷失敗，則引發valueerror。
example
:
test_expected_outdefault:
none
可選的預期輸出。如果模型推斷的輸出與預期的輸出不匹配，則引發valueerror。
example
:
persist_test_data¶default:
true
可選地將測試資料儲存在包裝好的神經網路整合軟體內。
PyTorch神經網路整合技術
pytorch神經網路整合技術 create python neuropod 將任意python 打包為乙個neurood包。create python neuropod neuropod path,model name,data paths,code path spec,entrypoint pa...
Keras 神經網路構建學習
keras 是簡單易用 高效強大的神經網路庫，底層計算可基於 tensorflow 或 theano 平台實現。本篇將詳細介紹 keras 模型構建的具體步驟。通過閱讀本篇內容您將了解到 keras 模型構建的主要步驟 keras 神經網路搭建的一般過程 keras 模型構建主要包括5個步驟 定義 ...
神經網路的keras實現
keras是構建在tensorflow基礎上的python第三方庫，專門用於神經網路的構建與計算，同時還整合了scikit learn庫，使得可以在神經網路的構建中運用機器學習的方法。現在就用keras來構建之前構建過的神經網路。實現 首先匯入所需要的包 from keras.models impo...