 Keras: 基于 Python 的深度学习库keras/ 注意,Windows 用户应该将 $HOME 替换为 %USERPROFILE%。如果 Keras 无法创建上述目录 (例如,由于权限问题),则使用 /tmp/.keras/ 作为备份。 Keras 配置文件是存储在 $HOME/.keras/keras.json 中的 JSON 文件。默认的配置文件如 下所示: { "image_data_format": "channels_last"0 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3 Keras: 基于 Python 的深度学习库keras/ 注意,Windows 用户应该将 $HOME 替换为 %USERPROFILE%。如果 Keras 无法创建上述目录 (例如,由于权限问题),则使用 /tmp/.keras/ 作为备份。 Keras 配置文件是存储在 $HOME/.keras/keras.json 中的 JSON 文件。默认的配置文件如 下所示: { "image_data_format": "channels_last"0 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3
 动手学深度学习 v2.0接下来,我们将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中。 torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params') 为了恢复模型,我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。这里我们不需要随机初始化模型参数,而是 直接读取文件中存储的参数。 clone = MLP() clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3 动手学深度学习 v2.0接下来,我们将模型的参数存储在一个叫做“mlp.params”的文件中。 torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params') 为了恢复模型,我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份。这里我们不需要随机初始化模型参数,而是 直接读取文件中存储的参数。 clone = MLP() clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
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