原文：tf.keras.Input
tf.keras.Input用于实例化Keras tensor： 例如有a,b,c分别是Keras tensor，那么可以这样写到模型里：model Model input a, b , output c 。参数： shape:tuple类型，不包含批量维度，例如shape ， 表明输入为 d的向量所组成的批量，可以为None，表示未知维度。 name：层的名字，可选。若要用的话应当唯一，如果不提 ...
2020-04-20 22:56 0 926 推荐指数：
相关推荐
tf.keras.Input() 初始化一个keras张量 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None ...
本文基于SO的帖子：Link: https://stackoverflow.com/questions/61848825/why-is-input-length-needed-in-layers-embedding-in-keras-tensorflow 在翻文档的时候，发现了 ...
Module: tf.keras.applications 该类封装了很多重量级的网络架构，实例化的时候会默认加载参数 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2 ...
Sequential Model:(the simplest type of model) Getting started with the Keras Sequential model Specifying the input shape Compilation Training ...
keras 构建模型很简单，上手很方便，同时又是 tensorflow 的高级 API，所以学学也挺好。 模型复现在我们的实验中也挺重要的，跑出了一个模型，虽然我们可以将模型的 checkpoint 保存，但再跑一遍，怎么都得不到相同的结果。 用 keras 实现模型，想要能够复现，首先需要 ...
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 ...
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 ...