【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 ...
原文：【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 : def init self : super MyModel, self . init 定義網絡結構塊 def call sel ...
2020-08-18 15:58 0 737 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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 ...
TensorFlow 2.0 快速搭建神經網絡
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 ...
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 ...
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> ...
tensorflow預定義經典卷積神經網絡和數據集tf.keras.applications
自己開發了一個股票軟件，功能很強大，需要的點擊下面的鏈接獲取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 tensorflow預定義經典卷積神經網絡和數據集 1.1.1 預定義模型 ...