【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 ...
原文：【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神经网络
tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神经网络模型。 六步： import 相关模块。 指定要喂入网络的训练集和测试集。 在 Sequential 中搭建网络结构。 在 compile 中配置训练方法。 在 fit 中执行训练过程。 用 summary 打印出网络的结构和参数统计。 Sequential 可以认为是一种容器，这个容器封装了一个神经网络结构。 在 Seque ...
2020-08-18 09:15 0 2198 推荐指数：
相关推荐
tf.keras.Sequential搭建深度神经网络
所谓深度神经网络就是层次比较多的神经网络，我们搭建深度神经网络的过程就是多次添加网络层次的过程，与搭建回归模型和预测模型的过程一样。 下面就看一下使用tf.keras.Sequential构建深度神经网络模型的完整过程： 模型的构建是我们已经非常熟悉的一个过程，所以上 ...
使用tf.keras API 构建神经网络(基础)
tf2.0推荐的模型搭建方法是： 继承tf.keras.Model类，进行扩展以定义自己的新模型。 手工编写模型训练、评估模型的流程。 （优点：灵活度高；与其他深度学习框架共通） 以CNN处理单通道图片作为示例： 下面解释一下这种网络构建方法 ...
tf.keras模型——Sequential
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 ...
深度学习笔记（一） tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行 ...
tensorflow预定义经典卷积神经网络和数据集tf.keras.applications
自己开发了一个股票软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 tensorflow预定义经典卷积神经网络和数据集 1.1.1 预定义模型 ...
【tf.keras】tensorflow datasets，tfds
一些最常用的数据集如 MNIST、Fashion MNIST、cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到，但对于其它也常用的数据集如 SVHN、Caltech101，tf.keras.datasets 中没有，此时我们可以在 TensorFlow Datasets ...
torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型
一、第一种方式（可以配合一些条件判断语句动态添加） 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name：某层次的名字；module：需要添加的子模块，如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中 ...