Project: Save, Load and Export Models with Keras

от партнера
Rhyme
В этом проект с консультациями вы:

Learn to save, load and export models with Keras.

Learn to save model checkpoints during training.

Clock1 hour
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский + subtitles
LaptopНе для мобильных устройств

In this 1 hour long project based course, you will learn to save, load and restore models with Keras. In Keras, we can save just the model weights, or we can save weights along with the entire model architecture. We can also export the models to TensorFlow's Saved Mode format which is very useful when serving a model in production, and we can load models from the Saved Model format back in Keras as well. In order to be successful in this project, you should be familiar with python programming, and basics of neural networks. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

Data ScienceDeep LearningMachine LearningTensorflowkeras

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Create a function to return model instances

  2. Data Processing

  3. Keras model checkpoint callback

  4. Create and evaluate a new model instance

  5. Explore the save weights and the save function on model instances

  6. Use the save weights and the save functions to export to and import from the Saved Model format

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это виртуальный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • Приобретая проект, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

  • Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты недоступны на мобильном устройстве.

  • Ведущие проект преподаватели — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

  • Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

  • Финансовая помощь недоступна для проектов.

  • Вам не нужны предварительные знания, чтобы начать работу с проектом. Преподаватель поможет вам на каждом этапе проекта.

  • Да, все необходимое для завершения проекта будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

  • Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.