keras是基於tensorflow封裝的的高級API，Keras的優點是可以快速的開發實驗，它能夠以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。 模型構建 最簡單的模型是 Sequential 順序模型，它由多個網絡層線性堆疊。對於更復雜的結構，你應該使用 ...

Sequential模型可以輸入由多個訓練層組成的列表作為輸入參數，並使用add()添加新的訓練層。 ...

Sequential 模型 API 在閱讀這片文檔前，請先閱讀 Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用於配置訓練模型。 參數 optimizer: 字符串（優化器名）或者優化器對象。詳見 ...

tf.keras.Sequential 　　序列化建模，一般步驟為： 　　1、實例化一個Sequential類，該類是繼承於Model類； 　　2、添加所需要的神經網絡層； 　　3、用compile進行編譯模型； 　　4、用fitx訓練模型； 　　5、用predict預測 ...

原文鏈接：http://www.one2know.cn/keras1/ 原文鏈接：http://www.one2know.cn/keras2/ keras介紹與基本的模型保存 思維導圖 1.keras網絡結構 2.keras網絡配置 3.keras預處理功能 模型的節點信息提取 ...

雖然已經走在 torch boy 的路上了， 還是把碰到的這個坑給記錄一下 數據量較小時，我們可直接把整個數據集 load 到內存里，用 model.fit() 來擬合模型。 當數據集過大比如幾十個 G 時，內存撐不下，需要用 model.fit_generator 的方式來擬合 ...

首先，我們應該清楚分類模型和回歸模型的本質區別，才能在搭建模型的時候得心應手。 分類模型：預測的是類別，模型的輸出是在各個類別上的概率分布。所以分類模型在最后一層上的輸出值個數是多個。 預 ...

https://blog.csdn.net/qq_32782771/article/details/92835133 ...