原文链接:http://www.one2know.cn/keras1/ 原文链接:http://www.one2know.cn/keras2/ keras介绍与基本的模型保存 思维导图 1.keras网络结构 2.keras网络配置 3.keras预处理功能 模型的节点信息提取 ...
Sequential 模型 API 在阅读这片文档前,请先阅读Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用于配置训练模型。 参数 optimizer: 字符串 优化器名 或者优化器对象。详见optimizers。 loss: 字符串 目标函数名 或目标函数。详见losses。 如果模型具有多个输出,则可以通过传递损失函数的字典或列表,在每个输出上 ...
2019-04-26 16:39 0 756 推荐指数:
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一:使用tf.keras.model.Sequential搭建分类模型主要包括七个步骤: 导入包模块 加载数据集(这里使用的是keras.datasets.fashion_mnist数据包) 切分训练集和验证集 对数据进行归一化处理 搭建分类模型 训练模型 将模型 ...
keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构,你应该使用 ...
Sequential模型可以输入由多个训练层组成的列表作为输入参数,并使用add()添加新的训练层。 ...
tf.keras.Sequential 序列化建模,一般步骤为: 1、实例化一个Sequential类,该类是继承于Model类; 2、添加所需要的神经网络层; 3、用compile进行编译模型; 4、用fitx训练模型; 5、用predict预测 ...
有两种方法初始化Model: 1. 利用函数API,从Input开始,然后后续指定前向过程,最后根据输入和输出来建立模型: 2. 通过构建Model的子类来实现:类似于pytorch的nn.Module:通过在__init__中定义层的实现,然后再call函数中实现前向过程 ...