tf.keras.Sequential搭建回歸模型
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 ...
原文：tf.keras.Model和tf.keras.Sequential
有兩種方法初始化Model： . 利用函數API，從Input開始，然后后續指定前向過程，最后根據輸入和輸出來建立模型： . 通過構建Model的子類來實現：類似於pytorch的nn.Module：通過在 init 中定義層的實現，然后再call函數中實現前向過程： 方法： . compile 用於配置模型訓練 optimizer： string型優化器名，tf.keras.optimizers ...
2020-04-21 12:44 0 4317 推薦指數：
相關推薦
tf.keras.Sequential搭建深度神經網絡
所謂深度神經網絡就是層次比較多的神經網絡，我們搭建深度神經網絡的過程就是多次添加網絡層次的過程，與搭建回歸模型和預測模型的過程一樣。 下面就看一下使用tf.keras.Sequential構建深度神經網絡模型的完整過程： 模型的構建是我們已經非常熟悉的一個過程，所以上 ...
tf.keras模型——Sequential
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 ...
使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型
一：使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型主要包括七個步驟： 導入包模塊 加載數據集（這里使用的是keras.datasets.fashion_mnist數據包） 切分訓練集和驗證集 對數據進行歸一化處理 搭建分類模型 訓練模型 將模型 ...
tf.keras.Model使用saved_model,自定義輸入輸出signature
環境：tensorflow2.2 使用tf.keras.Model.save保存saved_model格式時，默認的input和output比較通用，input_1, input2, output_1,output_2 自定義輸入輸出名字： import tensorflow ...
tensorflow 2.0 技巧 | 自定義tf.keras.Model的坑
自定義tf.keras.Model需要注意的點 model.save() subclass Model 是不能直接save的，save成.h5，但是能夠save_weights，或者save_format="tf" model ...
【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神經網絡
tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神經網絡模型。 六步： import 相關模塊。 指定要喂入網絡的訓練集和測試集。 在 Sequential() 中搭建網絡結構。 在 compile() 中配置訓練方法。 在 fit() 中執行訓練 ...
tf.keras模塊——Input、Model
tf.keras.Input() 初始化一個keras張量 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None ...