Sequential模型是Keras中最常用的模型,是一个线性、顺序的模型。 特点是模型的每一层都拥有一个唯一的输入tensor和输出tensor。 构建一个Sequential模型有以下两种写法: # Define Sequential model with 3 layersmodel=keras.Sequential([layers.Dense(2,activation="relu",name="layer1"),layers.Dense(3,activation="...
1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能(一) 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二) 3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三) 4、keras系列︱人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四) 5、keras系列︱迁移学习:...
1 get_layer(self, name=None, index=None) 根据名称(唯一)或索引值查找网络层。 如果同时提供了 name 和index,则 index 将优先。 根据网络层的名称(唯一)或其索引返回该层。索引是基于水平图遍历的顺序(自下而上)。 11.1 参数 name: 字符串,层的名字。 index: 整数,层的索引。 11.2 返回 一个层实例...
# Plot the model architecturefromtensorflow.keras.utilsimportplot_modelplot_model(model,to_file='model_plot.png',show_shapes=True,show_layer_names=True)# Display the plot in the notebookfromIPython.displayimportImageImage(filename='model_plot.png') None=batch_size, 3=变量个数 网络架构说明 Inp...
About Keras layers Core Layers Convolutional Layers Pooling Layers Locally-connected Layers Recurrent Layers Embedding Layers Advanced Activations Layers Normalization Layers Noise layers Layer wrappers Writing your own Keras layers Preprocessing Sequence Preprocessing Text Preprocessing Image Pr...
get_layer load_weights pop predict predict_classes predict_generator predict_on_batch predict_proba reset_metrics reset_states save save_weights summary test_on_batch to_json to_yaml train_on_batch Class Sequential Linear stack of layers. Inherits From: Model Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequentia...
开始Keras 序列模型(Sequential model) 序列模型是一个线性的层次堆栈。 你可以通过传递一系列 layer 实例给构造器来创建一个序列模型。 The Sequential model is a linear stack of layers. You can create a Sequential model by passing a list of layer instances to the construc...
Used in the tutorials: Overfit and underfit Time series forecasting Convolutional Variational Autoencoder Deep Convolutional Generative Adversarial Network Arguments: layers: list of layers to add to the model. Example: # Optionally, the first layer can receive an `input_shape` argument: ...
Dense(units=1, activation=OutputLayerActMethod)]) # 最后一层就是输出层 Model.compile(loss=LossMethod, # 指定每个批次训练误差的减小方法 optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LearnRate,decay=LearnDecay)) # 运用学习率下降的优化方法 return Model # Draw error image. def LossPlot(History...
model = model_from_yaml(yaml_string)# 4、权重获取model.get_layer()#依据层名或下标获得层对象model.get_weights()#返回模型权重张量的列表,类型为numpy arraymodel.set_weights()#从numpy array里将权重载入给模型,要求数组具有与model.get_weights()相同的形状。# 查看model中Layer的信息model.layers 查看lay...