一、網絡層layer的常見操作 　　通常機器學習模型可以表示為簡單網絡層的堆疊與組合，而tensorflow就提供了常見的網絡層，為我們編寫神經網絡程序提供了便利。 　　TensorFlow2推薦使用tf.keras來構建網絡層，tf.keras來自原生keras，用其來構建網絡具有更好 ...

最近在用tensorflow2.0搭建一個簡單的神經網絡，雖然結構簡單但是由於對自定義有要求，官方提供的layer和model不能滿足要求，因此需要自行對layer、model、loss function進行自定義。由於tensorflow2.0發布不久，國內相關文章較少，我便決定 ...

前文寫了如何使用tensorflow2.0自定義Layer，本文將講述如何自定義Model，並將前述的Layer應用到本Model中來。 （一）tensorflow2.0 - 自定義layer （二）tensorflow2.0 - 自定義Model （三）tensorflow2.0 ...

tensorflow2.0保存模型的方式有很多，這里只介紹兩種。 一、 使用官方模型 這種情況可以直接保存整個模型，如下所示，可以將模型保存為HDF5文件 二、自定義模型 如果是自定義模型使用上述方法保存會報錯且保存失敗，報錯 ...

前文分別講了tensorflow2.0中自定義Layer和自定義Model，本文將來討論如何自定義損失函數。 （一）tensorflow2.0 - 自定義layer （二）tensorflow2.0 - 自定義Model （三）tensorflow2.0 - 自定義loss ...

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一、全連接層 　　tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()這個類作為全連接的隱藏層，下面是參數介紹： 　　tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 輸入該網絡層的數據 units = 10, # 輸出的維度大小 ...

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