TensorFlow高阶API Keras介绍
2019-04-28 本文已影响0人
郭彦超
文章中使用的TensorFlow为最新的2.0版本
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)
>2.0.0-alpha0
>2.2.4-tf
介绍
在TensorFlow2.0之前，大家用到最多的可能是slim高阶api，2.0之后的keras做了大量优化，并正式成为高级API进行使用，从此通过keras创建TensorFlow模型变得相当容易。
- package
tf.keras
- 模块
| 模块 | 描述 |
|---|---|
| activations | 激活函数 |
| applications | keras实现的主流网络模型，vgg16/inception_v3 |
| backend | 提供更多的底层计算函数 |
| callbacks | 模型训练期间，可操作的一些函数 |
| constraints | 一些操作权重变化的函数 |
| datesets | 开源数据集，如mnist/cifar-10 |
| estimator | 模型评估器 |
| experimental | 还处于实验阶段的api |
| initializers | 数据初始化 |
| layers | keras 网络层，如 MaxPool2D/Conv2D |
| losses | loss 函数 |
| metrics | 定义模型结果指标 ，如 Accuracy |
| models | 定义模型构建与保存 |
| optimizers | 模型优化器 , 如 SGD |
| preprocessing | img或text等数据处理类 |
| regularizers | 常用的正则化函数 |
| utils | 工具集 |
| wrappers | 兼容其它框架的一些操作 |
