【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 ...
原文：【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 : def init self : super MyModel, self . init 定义网络结构块 def call sel ...
2020-08-18 15:58 0 737 推荐指数：
相关推荐
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.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 ...
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 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 ...
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 ...
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 <数据增强> model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit <断点续训> ...
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 ...