原文:TensorFlow 2.0 搭建神经网络(扩展)

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 lt 数据增强 gt model tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit lt 断点续训 gt model.summary lt 参数提取,acc loss 可视化 gt lt 前向推理实现应用 gt 数据增强 增大数据量 mnist 数据集示例: ...

2020-08-02 23:32 0 806 推荐指数:

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TensorFlow 2.0 快速搭建神经网络

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 ...

Sun Aug 02 06:37:00 CST 2020 0 2382
TensorFlow 2.0 搭建卷积神经网络 (CNN)

关于 CNN 基础理论可见:卷积神经网络 TensorFlow2.0 快速搭建神经网络:tf.keras 下面主要介绍:1.搭建卷积神经网络的主要模块:卷积、批标准化、激活、池化、全连接;        2.经典卷积网络搭建:LeNet、AlexNet、VGGNet ...

Wed Aug 05 00:25:00 CST 2020 0 3958
Tensorflow学习:(二)搭建神经网络

一、神经网络的实现过程   1、准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络 2、搭建神经网络结构,从输入到输出 3、大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数 4、使用训练好的模型预测和分类 二、前向传播     前向传播就是搭建模型的计算 ...

Wed May 09 17:12:00 CST 2018 0 7059
Tensorflow2.0与Keras搭建个性化神经网络模型

  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 ...

Fri Aug 21 07:51:00 CST 2020 0 1626
神经网络中的优化器 (tensorflow2.0)

在定义了损失函数之后,需要通过优化器来寻找最小损失,下面介绍一些常见的优化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,A ...

Thu Jul 30 01:42:00 CST 2020 0 3830
TensorFlow2.0学习(7)---卷积神经网络

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 ...

Fri Mar 27 04:05:00 CST 2020 0 676
Tensorflow2.0学习(5)---神经网络训练过程

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 ...

Thu Mar 26 01:34:00 CST 2020 0 1551
tensorflow】tf.keras + 神经网络类class 6 步搭建神经网络

tf.keras + Sequential() 可以搭建出上层输入就是下层输出的顺序网络结构,但是无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构。 这时候可以选择用类 class 搭建神经网络结构,即使用 class 类封装一个网络结构: ... class MyModel(Model ...

Tue Aug 18 23:58:00 CST 2020 0 737
 
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