來自書籍：TensorFlow深度學習 一、卷積神經網絡 1、卷積層 卷積核：kernel 步長：stride 填充：padding padding = same：如步長=2，卷積核掃描結束后還剩 1 個元素，不夠卷積核掃描了，這個時候就在后面補 1 個零，補完 ...

來自書籍：TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層（前向傳播） （1）張量方式實現：tf.matmul （2）層方式實現： ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數)，輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel：獲取權值 ...

　　Keras是基於Tensorflow（以前還可以基於別的底層張量庫，現在已並入TF）的高層API庫。它幫我們實現了一系列經典的神經網絡層（全連接層、卷積層、循環層等），以及簡潔的迭代模型的接口，讓我們能在模型層面寫代碼，從而不用仔細考慮模型各層張量之間的數據流動。 　　但是，當我們有了全新 ...

一、實操 　　下面進行的模型訓練為偽代碼，一般用tensorflow不會用到這種方式來訓練模型，這個只是用來作為對上一篇常用函數的使用，方便熟悉代碼以及訓練時梯度是如何計算的。 輸出結果： ...

一、數據集與模型的介紹 　　數據集的來源是Fashion MNIST數據集，Fashion MNIST是衣物圖數據，該數據集包含 10 個類別的 70,000 個灰度圖像。我們用這個數據構建一個神經網絡模型，並訓練它，模型的結構為input=784，layer1=128，output=10 ...

機器學習界有一群煉丹師，他們每天的日常是： 拿來葯材（數據），架起八卦爐（模型），點着六味真火（優化算法），就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過，當過廚子的都知道，同樣的食材，同樣的菜譜，但火候不一樣了，這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生，火大了易糊，火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣，模型 ...

以下內容主要用於完善上節六步法搭建神經網絡的功能， import train, test　　<數據增強> model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit　　<斷點續訓> ...

tf.keras 是 TensorFlow2 引入的高度封裝框架，可以快速搭建神經網絡模型。下面介紹一些常用API，更多內容可以參考官方文檔：tensorflow 1 tf.keras 搭建神經網絡六步法 import train, test model ...