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 ...
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 lt 數據增強 gt model tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit lt 斷點續訓 gt model.summary lt 參數提取,acc loss 可視化 gt lt 前向推理實現應用 gt 數據增強 增大數據量 mnist 數據集示例: ...
2020-08-02 23:32 0 806 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...