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 ...

下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。 结果： 这里出现了一个问题，我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的，会报这个错误，但当我切换成cpu ...

　　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 ...

tensorflow2.0死活装不上一直报错了 折腾了一天放弃了 何况google还有免费gpu和tpu能用 速 ...

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(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目标y_true ...

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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(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目标y_true ...

　　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 ...