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...
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...
表2.在TensorFlow中构建Keras模型的不同方法的比较:SequentialAPI,Functional API和模型子类化 总而言之,如果你刚刚开始学习,请继续使用Sequential API。当你进入更复杂的模型时,请尝试去使用Functional API。如果你是做博士学位研究或只是喜欢进行独立研究,请尝试使用模型子类化。如果你是专业人士,请坚持使用Functional API。
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...
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
Functional API 当然,序列模型是一种简单的图层堆叠,不能表示任意模型。使用Functional API可以构建更高级的模型,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。 在使用Functional API构建模型时,图层是可以调用(在张量上)的,并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输...
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...
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...
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。