加载CNN保存模型

简介: 【8月更文挑战第10天】加载CNN保存模型。

加载CNN保存模型
代码:
from tensorflow.keras.models import load_model
new_model = load_model('./mnist_model/final_CNN_model.h5')
new_model.summary()
输出:


Layer (type) Output Shape Param #

conv2d (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 832


max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 14, 14, 32) 0


conv2d_1 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 18496


max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 64) 0


dropout (Dropout) (None, 7, 7, 64) 0


flatten (Flatten) (None, 3136) 0


dense_4 (Dense) (None, 128) 401536


dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0


dense_5 (Dense) (None, 10) 1290

Total params: 422,154
Trainable params: 422,154
Non-trainable params: 0

目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习
大模型开发:解释卷积神经网络(CNN)是如何在图像识别任务中工作的。
**CNN图像识别摘要:** CNN通过卷积层提取图像局部特征,池化层减小尺寸并保持关键信息,全连接层整合特征,最后用Softmax等分类器进行识别。自动学习与空间处理能力使其在图像识别中表现出色。
99 2
|
30天前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作:CNN卷积神经网络LeNet-5
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作:CNN卷积神经网络LeNet-5
39 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
ACM MM24:复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,主流CNN和ViT架构都防不住它
【9月更文挑战第23天】复旦大学研究团队提出了ReToMe-VA,一种基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,通过时间步长对抗性潜在优化(TALO)与递归令牌合并(ReToMe)策略,实现了高转移性且难以察觉的对抗性视频生成。TALO优化去噪步骤扰动,提升空间难以察觉性及计算效率;ReToMe则确保时间一致性,增强帧间交互。实验表明,ReToMe-VA在攻击转移性上超越现有方法,但面临计算成本高、实时应用受限及隐私安全等挑战。[论文链接](http://arxiv.org/abs/2408.05479)
72 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习
CNN模型验证和CNN模型保存
【8月更文挑战第10天】CNN模型验证和CNN模型保存。
65 27
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
**RNN**,1986年提出,用于序列数据,如语言模型和语音识别,但原始模型有梯度消失问题。**LSTM**和**GRU**通过门控解决了此问题。 **CNN**,1989年引入,擅长图像处理,卷积层和池化层提取特征,经典应用包括图像分类和物体检测,如LeNet-5。 **Transformer**,2017年由Google推出,自注意力机制实现并行计算,优化了NLP效率,如机器翻译。 **BERT**,2018年Google的双向预训练模型,通过掩码语言模型改进上下文理解,适用于问答和文本分类。
157 9
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)不同,
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)不同,
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
计算机视觉借助深度学习实现了革命性进步,从图像分类到复杂场景理解,深度学习模型如CNN、RNN重塑了领域边界。
【7月更文挑战第2天】计算机视觉借助深度学习实现了革命性进步,从图像分类到复杂场景理解,深度学习模型如CNN、RNN重塑了领域边界。AlexNet开启新时代,后续模型不断优化,推动对象检测、语义分割、图像生成等领域发展。尽管面临数据隐私、模型解释性等挑战,深度学习已广泛应用于安防、医疗、零售和农业,预示着更智能、高效的未来,同时也强调了技术创新、伦理考量的重要性。
62 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战
Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战
103 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 JSON 测试技术
CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区,设定先进的验证标准与基线模型
在3D医学图像分割领域,尽管出现了多种新架构和方法,但大多未能超越2018年nnU-Net基准。研究发现,许多新方法的优越性未经严格验证,揭示了验证方法的不严谨性。作者通过系统基准测试评估了CNN、Transformer和Mamba等方法,强调了配置和硬件资源的重要性,并更新了nnU-Net基线以适应不同条件。论文呼吁加强科学验证,以确保真实性能提升。通过nnU-Net的变体和新方法的比较,显示经典CNN方法在某些情况下仍优于理论上的先进方法。研究提供了新的标准化基线模型,以促进更严谨的性能评估。
153 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解
【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解
177 0

热门文章

最新文章