TensorFlow 2.0 搭建神經網絡(擴展)
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> ...
原文：TensorFlow 2.0 快速搭建神經網絡
tf.keras 是 TensorFlow 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 tf.keras 搭建神經網絡六步法 import train, test model tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit model.summary . import 相 ...
2020-08-01 22:37 0 2382 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow 2.0 搭建卷積神經網絡 (CNN)
關於 CNN 基礎理論可見：卷積神經網絡 TensorFlow2.0 快速搭建神經網絡：tf.keras 下面主要介紹：1.搭建卷積神經網絡的主要模塊：卷積、批標准化、激活、池化、全連接； 2.經典卷積網絡的搭建：LeNet、AlexNet、VGGNet ...
Tensorflow學習：（二）搭建神經網絡
一、神經網絡的實現過程 1、准備數據集，提取特征，作為輸入喂給神經網絡 2、搭建神經網絡結構，從輸入到輸出 3、大量特征數據喂給 NN，迭代優化 NN 參數 4、使用訓練好的模型預測和分類 二、前向傳播 前向傳播就是搭建模型的計算 ...
Tensorflow2.0與Keras搭建個性化神經網絡模型
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 ...
神經網絡中的優化器 (tensorflow2.0)
在定義了損失函數之后，需要通過優化器來尋找最小損失，下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，A ...
TensorFlow2.0學習（7）---卷積神經網絡
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 ...
Tensorflow2.0學習（5）---神經網絡訓練過程
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 ...
【tensorflow】tf.keras + 神經網絡類class 6 步搭建神經網絡
tf.keras + Sequential() 可以搭建出上層輸入就是下層輸出的順序網絡結構，但是無法寫出一些帶有跳連的非順序網絡結構。 這時候可以選擇用類 class 搭建神經網絡結構，即使用 class 類封裝一個網絡結構： ... class MyModel(Model ...