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tf2量化
这里要提一下tflite的量化与eiq的量化。貌似使用tflite量化出来的模型会是eiq的两倍大小,但是tflite量化后是基本没损失的,挺奇怪。相比于tf1的量化,tf2的量化就简介多了。在convert2tflite.py文件内,提供了量化、tflite测试以及绘制混淆矩阵的例子。因为我们会训练许多模型,它会有不同的参数,所以在每次量化时都会生成一个json文件,其中保存了模型的信息。在测试
训练超模型
对于初级炼丹师,往往苦于调参。那么有没有什么高科技炼丹炉,可以让我们只要按下按钮,就可以自行调整,炼出一炉品质上佳的仙丹呢?那肯定是有的,下面,请允许我隆重介绍KerasTuner。在下面的例子里,将使用KerasTuner进行超参数搜索,从现在开始,你炼的模型就是超模型啦~KerasTuner并没有限制我们的操作空间,它仍允许我们进行大量自定义。当然,它也是十分便利的,我们只要简单的设定一下搜索
tf2训练
这里提供一个简单的利用tensorflow训练的例子。
tf2环境配置
这里提供一个简单的配置环境的方法。注意一定要在一个空的新环境进行安装,免得库版本冲突。首先安装tensorflow成功后再安装其它库。
到底了







