encoded = layers.add([x, res])# Decoderres = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same', name='block5_conv1')(encoded) x = layers.add([encoded, res]) res = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same')(x) x = layers.add([x, res]) res = Conv2D...
在上面的示例中,我们定义了两个2x2的输入张量,然后创建了一个tf.layers.add()的层实例。接下来,我们将两个输入张量传递给add()函数,它会自动将它们相加起来。 在最后,我们通过调用print()函数来打印输出。 高级用法 除了基本用法外,tf.layers.add()函数还支持一些高级选项。下面是一些示例: ...
Namespace/Package: prettytensorlayers Method/Function: add_l2loss 导入包: prettytensorlayers 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def __call__(self, input_layer, init=None, stddev=None, l2loss=None): """Performs a diagonal matrix multiplication with a lea...
model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax")) model.summary() A、这个神经网络中有3层计算层 B、这个神经网络中有计算功能的神经元有19个 C、该模型的可训练参数个数共有91个 D、这个神经网络的隐含层采用ReLu激活函数 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 -Could you...