1.构建一个简单的网络层 按上面构建网络层，图层会自动跟踪权重w和b，当然我们也可以直接用add_weight的方法构建权重 也可以设置不可训练的权重 当定义网络时不知道网络的维度是可以重写build()函数，用获得的shape构建网络 ...

　　最近对tensorflow十分感兴趣，所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。 　　本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来，并借鉴了一些keras构造神经网络的方法，中文讲解，方便喜欢阅读中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。 keras的3个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1.导入tf.keras tensorflow2推荐使用keras构建网络，常见的神经网络都包含在keras.layer中(最新 ...

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1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类， 并重写一下函数 _init_(self)，初始化。 update_state(sel ...

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　　1.保持序列模型和函数模型 　　# 构建一个简单的模型并训练 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array ...