来自书籍：TensorFlow深度学习 一、卷积神经网络 1、卷积层 卷积核：kernel 步长：stride 填充：padding padding = same：如步长=2，卷积核扫描结束后还剩 1 个元素，不够卷积核扫描了，这个时候就在后面补 1 个零，补完 ...

来自书籍：TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层（前向传播） （1）张量方式实现：tf.matmul （2）层方式实现： ① layers.Dense(输出节点数,激活函数)，输入节点数函数自动获取 fc.kernel：获取权值 ...

　　Keras是基于Tensorflow（以前还可以基于别的底层张量库，现在已并入TF）的高层API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 　　但是，当我们有了全新 ...

一、实操 　　下面进行的模型训练为伪代码，一般用tensorflow不会用到这种方式来训练模型，这个只是用来作为对上一篇常用函数的使用，方便熟悉代码以及训练时梯度是如何计算的。 输出结果： ...

一、数据集与模型的介绍 　　数据集的来源是Fashion MNIST数据集，Fashion MNIST是衣物图数据，该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。我们用这个数据构建一个神经网络模型，并训练它，模型的结构为input=784，layer1=128，output=10 ...

机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样，模型 ...

以下内容主要用于完善上节六步法搭建神经网络的功能， import train, test　　<数据增强> model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit　　<断点续训> ...

tf.keras 是 TensorFlow2 引入的高度封装框架，可以快速搭建神经网络模型。下面介绍一些常用API，更多内容可以参考官方文档：tensorflow 1 tf.keras 搭建神经网络六步法 import train, test model ...