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学习记录-12.27

作者：互联网

文章目录

python os.path() 模块

菜鸟教程

os.path 模块主要用于获取文件的属性。

os.path.isfile(path) 判断路径是否为文件
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 把目录和文件名合成一个路径

python pickle格式保存字典

使用 pickle 模块的 dump() 函数来保存字典，并使用load() 函数从保存的文件中读取字典。pickle 模块的 dump() 函数需要我们要保存的字典和文件对象作为参数，以便将字典保存为.pkl 文件

import pickle

my_dict = { 'Apple': 4, 'Banana': 2, 'Orange': 6, 'Grapes': 11}
with open("myDictionary.pkl", "wb") as tf:
    pickle.dump(my_dict,tf)

with open("myDictionary.pkl", "wb") as tf:
    new_dict = pickle.load(tf)

print(new_dict.item())

Pytorch数据加载—Dataset和DataLoader详解

学习

python map函数

map() 函数会根据提供的函数对指定序列做映射。

第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

语法：map(function, iterable, ...)

GRU（Gate Recurrent Unit）

torch or keras如何指定GPU运行代码

参考链接

使用命令行时 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 来设置该程序可见的gpu

在代码内可以在开头添加：

import os 
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'

其他就是在写代码的时候，在需要的时候比如模型或者输入数据，后面加

net = Net.cuda(0)

torch.cuda.set_device(0) #在生成网络对象之前执行

keras model.fit()参数

参考链接

fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_freq=1, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False)

keras model class官网详解

官网链接

tf.keras.Model() Model 将层分组到具有训练和推理特征的对象中

参数

实例化Model–使用 Functional API

从输入开始，链接层调用以指定模型的前向传递，最后根据输入和输出创建模型：

import tensorflow as tf

inputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

注意：只支持字典、列表和输入张量的元组。不支持嵌套输入

还可以使用中间张量创建新的 Functional API，可以快速提取模型的子组件

inputs = keras.Input(shape=(None, None, 3))
processed = keras.layers.RandomCrop(width=32, height=32)(inputs)
conv = keras.layers.Conv2D(filters=2, kernel_size=3)(processed)
pooling = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(conv)
feature = keras.layers.Dense(10)(pooling)

full_model = keras.Model(inputs, feature)
backbone = keras.Model(processed, conv)
activations = keras.Model(conv, feature)

backbone 和 activations 不是使用 keras.Input 对象创建的，而是使用源自 keras.Inputs 对象的张量创建的。

在幕后，层和权重将在这些模型之间共享，以便用户可以训练 full_model，并使用 backbone 和 activations 来进行特征提取。

模型的输入和输出也可以是张量的嵌套结构，创建的模型是标准的函数式 API 模型，支持所有现有的 API。

实例化Model–通过子类化Model类

在这种情况下，应该在__init__()中定义你的层，并在call() 中实现模型的前向传递。

import tensorflow as tf

class MyModel(tf.keras.Model):

  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)
    self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)

  def call(self, inputs):
    x = self.dense1(inputs)
    return self.dense2(x)

model = MyModel()

如果对 Model 进行子类化，可以选择在 call() 中有一个train参数（布尔值），可以使用它来指定训练和推理中的不同行为：

import tensorflow as tf

class MyModel(tf.keras.Model):

  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)
    self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)
    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5)

  def call(self, inputs, training=False):
    x = self.dense1(inputs)
    if training:
      x = self.dropout(x, training=training)
    return self.dense2(x)

model = MyModel()

一旦创建了模型，就可以使用model.compile()配置模型的损失和度量，使用model.fit()训练模型，或者使用model.predict()使用模型进行预测。

keras.Input object

官网链接

tf.keras.Input(
    shape=None,
    batch_size=None,
    name=None,
    dtype=None,
    sparse=None,
    tensor=None,
    ragged=None,
    type_spec=None,
    **kwargs
)

summary method

打印网络的摘要

Model.summary(line_length=None, positions=None, print_fn=None, expand_nested=False)

ValueError:如果summary()在模型构建之前被调用

get_layer method

根据其名称(唯一)或索引检索层, 如果同时提供了name和index，则索引优先。索引基于水平图遍历的顺序(自底向上)

Model.get_layer(name=None, index=None)

标签：inputs,None,keras,self,记录,12.27,学习,tf,Model
来源： https://blog.csdn.net/qq_36303923/article/details/122166213