例如,Sequential 和 Functional API 为您提供 model.get_config(),model.to_json(),model.save(),clone_model (model),能够在数据结构中重新创建相同的模型 ( 无需使用原始代码来定义和训练模型 ) 虽然一个设计良好的 API 应该与我们想象中的神经网络相匹配,但同样重要的是符合我们作为程序员
这两种方式能帮助快速地搭建模型,但并不意为这两者方式不能搭建复杂的模型,本文将以典型案例手写数字识别为例,来看看如何运用tf.keras.Sequential和Keras FunctionalAPI,这两种方式来快速搭建模型。 2 数据加载及预处理 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtensorflowastf from tensorflow.kerasimp...
函数API是一种创建模型的方式,该方法比Sequential以下方法更加灵活:它可以处理具有非线性拓扑的模型,具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 它基于以下思想:深度学习模型通常是层的有向无环图(DAG)。Functional API是一组用于构建层图的工具。 In [1]: # !pip install pydot#!sudo apt-get install grap...
TensorFlow 2.0 还提供了另一个符号式 API :Keras Functional。Sequential 是针对堆栈图的 API;而 Functional,如你所想,是针对 DAG 的 API。 使用Functional API 创建多输入/多输出模型。 Functional API 是一种创建更灵活的模型的方法,可以操作非线性拓扑、共享层的模型以及有多个输入或输出的模型。一般来说,Functi...
您可以在tensorflow.org/tutorial上的“学习和使用ML”部分找到更多使用Sequential API的示例。 Functional API 当然,顺序模型是一个简单的层堆栈,不能代表任意模型。可以使用Functional API构建更高级的模型,这使您可以定义复杂的拓扑,包括多输入和多输出模型,具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。 使用Functional API...
Functional API:Functional API是构建Keras模型的最流行的方法。它可以完成Sequential API可以完成的所有工作。而且,它允许多个输入、多个输出、分支和层共享。这是一种干净且易于使用的方法,并且仍然提供较高级别的自定义灵活性。 模型子类化:模型子类化适用于需要完全控制其模型、层和训练过程的高级开发人员。你需要创建一...
tf.keras提供了多种方式来构建模型,包括顺序模型(Sequential)和函数式API(Functional API)。 1. 顺序模型(Sequential) 顺序模型是最简单的模型构建方式,适用于层之间线性堆叠的情况。通过tf.keras.Sequential类,用户可以轻松地将多个层堆叠起来,形成一个完整的模型。例如: ...
TensorFlow 2.0 还提供了另一个符号式 API :Keras Functional。Sequential 是针对堆栈图的 API;而 Functional,如你所想,是针对 DAG 的 API。 使用Functional API 创建多输入/多输出模型。 Functional API 是一种创建更灵活的模型的方法,可以操作非线性拓扑、共享层的模型以及有多个输入或输出的模型。一般来说,Functi...
可以使用Sequential API或Functional API来定义模型。 tf.keras.layers:用于构建神经网络层的类。提供了各种层类型,例如Dense、Conv2D、Flatten等。 tf.keras.optimizers:用于定义优化器的类。提供了各种优化器,例如Adam、SGD、RMSprop等。 tf.keras.losses:用于定义损失函数的类。提供了各种损失函数,例如mean_squared_...
利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数,模型层,损失函数,优化器)。 Pytorch中:和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现,也有类形式实现。 1,nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。