CANN/tensorflow Keras转NPUEstimator

model_to_npu_estimator【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow功能说明将通过Keras构建的模型转换为NPUEstimator对象。函数原型def model_to_npu_estimator(keras_modelNone, keras_model_pathNone, custom_objectsNone, model_dirNone, checkpoint_formatsaver, configNone, job_start_file)参数说明参数名描述keras_model已经编译好的Keras模型对象。该参数与keras_model_path不可同时传入。keras_model_path保存在磁盘上的已编译Keras模型的路径。可以使用Keras模型的save()方法生成HDF5格式的Keras模型。该参数与keras_model不可同时传入。custom_objects自定义对象的字典在构造Keras时如果有自定义的层或者函数在加载模型时需要使用custom_objects。model_dir保存模型路径用于保存或恢复模型文件。如果没有配置那么将使用config中的model_dir配置。如果都设置了那这两个配置项必须一样。如果都设置为None就会使用临时的文件夹/tmp。checkpoint_format设置训练时NPUEstimator保存的checkpoint的格式。取值- saver默认表示通过tf.train.Saver()保存模型。- checkpoint表示通过tf.train.Checkpoint ()保存模型tf.train.Checkpoint与tf.train.Saver相比强大之处在于其支持在即时执行模式下“延迟”恢复变量。configNPURunConfig类对象用于配置NPUEstimator的运行参数。关于NPURunConfig类的构造函数请参见NPURunConfig构造函数。job_start_fileCSA场景下用于启动训练进程的配置文件路径。返回值根据传入的keras model返回一个NPUEstimator对象。约束说明目前仅功能模型和序列模型为Keras构图方式支持通过model_to_npu_estimator接口转换为NPUEstimator对象。【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考