原文:【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 中執行訓練過程。 用 summary 打印出網絡的結構和參數統計。 Sequential 可以認為是一種容器,這個容器封裝了一個神經網絡結構。 在 Seque ...

2020-08-18 09:15 0 2198 推薦指數:

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tensorflowtf.keras + 神經網絡類class 6 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 ...

Tue Aug 18 23:58:00 CST 2020 0 737
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 ...

Fri Mar 20 18:36:00 CST 2020 0 1703
使用tf.keras API 構建神經網絡(基礎)

tf2.0推薦的模型搭建方法是: 繼承tf.keras.Model類,進行擴展以定義自己的新模型。 手工編寫模型訓練、評估模型的流程。 (優點:靈活度高;與其他深度學習框架共通) 以CNN處理單通道圖片作為示例: 下面解釋一下這種網絡構建方法 ...

Fri Apr 03 04:28:00 CST 2020 0 1342
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 ...

Tue Jul 16 18:50:00 CST 2019 0 1057
深度學習筆記(一) tf.keras 構建lstm神經網絡進行時間序列預測

  簡介:長短期記憶人工神經網絡(Long-Short Term Memory, LSTM)是一種時間遞歸神經網絡(RNN),論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。   目的:學會使用tf.keras構建lstm神經網絡進行 ...

Sun Mar 07 01:15:00 CST 2021 0 1149
tf.kerastensorflow datasets,tfds

一些最常用的數據集如 MNIST、Fashion MNIST、cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但對於其它也常用的數據集如 SVHN、Caltech101,tf.keras.datasets 中沒有,此時我們可以在 TensorFlow Datasets ...

Sun Nov 24 06:35:00 CST 2019 0 772
torch.nn.Sequential()搭建神經網絡模型

一、第一種方式(可以配合一些條件判斷語句動態添加) 模板——torch.nn.Sequential()的一個對象.add_module(name, module)。 name:某層次的名字;module:需要添加的子模塊,如卷積、激活函數等等。 添加子模塊到當前模塊中 ...

Tue Aug 25 18:40:00 CST 2020 0 656
 
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