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 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 ...

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 ...

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 ...

首先，我们应该清楚分类模型和回归模型的本质区别，才能在搭建模型的时候得心应手。 分类模型：预测的是类别，模型的输出是在各个类别上的概率分布。所以分类模型在最后一层上的输出值个数是多个。 预测模型：预测的是数值，模型的输出是一个实数值。所以回归模型在最后一层上的输出值个数是一个 ...

keras2.0。 . Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与M ...

keras2.0。 . Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与Model模型、k ...

Sequential 序贯模型 　　序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 　　Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。 我们可以通过将层的列表传递 ...