【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中tf.keras.models.Sequential()用法
Sequential 方法是一个容器，描述了神经网络的网络结构，在Sequential 的输入参数中描述从输入层到输出层的网络结构 model tf.keras.models.Sequential 网络结构 描述各层网络 网络结构举例： ...
2020-12-20 11:30 0 804 推荐指数：
相关推荐
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 ...
tf.keras.Model和tf.keras.Sequential
有两种方法初始化Model： 1. 利用函数API，从Input开始，然后后续指定前向过程，最后根据输入和输出来建立模型： 2. 通过构建Model的子类来实现：类似于pytorch的nn.Module：通过在__init__中定义层的实现，然后再call函数中实现前向过程 ...
tf.keras.Sequential搭建回归模型
首先，我们应该清楚分类模型和回归模型的本质区别，才能在搭建模型的时候得心应手。 分类模型：预测的是类别，模型的输出是在各个类别上的概率分布。所以分类模型在最后一层上的输出值个数是多个。 预 ...
【tensorflow2.0】高阶api--主要为tf.keras.models提供的模型的类接口
下面的范例使用TensorFlow的高阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。 使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类 ...
【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer
Update：2020/01/11 如果想要在 tf.keras 中使用 AdamW、SGDW 等优化器，请将 TensorFlow 升级到 2.0，之后在 tensorflow_addons 仓库中可以找到该优化器，且可以正常使用，具体参照：【tf.keras】AdamW: Adam ...
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 ...
tensorflow中tf.ConfigProto()用法解释
在看C3D代码的时候，看见有一段代码是 ...