一、网络层layer的常见操作 　　通常机器学习模型可以表示为简单网络层的堆叠与组合，而tensorflow就提供了常见的网络层，为我们编写神经网络程序提供了便利。 　　TensorFlow2推荐使用tf.keras来构建网络层，tf.keras来自原生keras，用其来构建网络具有更好 ...

最近在用tensorflow2.0搭建一个简单的神经网络，虽然结构简单但是由于对自定义有要求，官方提供的layer和model不能满足要求，因此需要自行对layer、model、loss function进行自定义。由于tensorflow2.0发布不久，国内相关文章较少，我便决定 ...

前文写了如何使用tensorflow2.0自定义Layer，本文将讲述如何自定义Model，并将前述的Layer应用到本Model中来。 （一）tensorflow2.0 - 自定义layer （二）tensorflow2.0 - 自定义Model （三）tensorflow2.0 ...

tensorflow2.0保存模型的方式有很多，这里只介绍两种。 一、 使用官方模型 这种情况可以直接保存整个模型，如下所示，可以将模型保存为HDF5文件 二、自定义模型 如果是自定义模型使用上述方法保存会报错且保存失败，报错 ...

前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model，本文将来讨论如何自定义损失函数。 （一）tensorflow2.0 - 自定义layer （二）tensorflow2.0 - 自定义Model （三）tensorflow2.0 - 自定义loss ...

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一、全连接层 　　tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层，下面是参数介绍： 　　tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 输入该网络层的数据 units = 10, # 输出的维度大小 ...

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