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。
模型构建 Keras Sequential/Functional API Keras中提供了将若干子模型/层顺序串连后作为模型的接口tf.keras.models.Sequential([model1, model2,...]),即Sequential API 。 Sequential API不能定义多输入/输出等较为复杂的模型,Keras提供了Functional API来构建模型。 Keras Functional API构建模型的示例代码: inputs...
利用Sequential API 实现的模型 A,如 3.1 清单所示。 from tensorflow.keras.layers import Dense ❶ from tensorflow.keras.models import Sequential ❶ import tensorflow.keras.backend as K ❶ K.clear_session() ❷ model = Sequential([ ❸ Dense(32, activation='relu', input_shape=(4,)), ...
例如,Sequential API 适用于构建从输入到输出经过一系列层的简单模型,而 functional API 更适用于处理更复杂的模型。我们将在第三章中更详细地讨论这些 API。 正如您可以想象的那样,这些功能大大降低了使用 TensorFlow 的障碍。例如,如果您需要实现一个标准的神经网络,您只需要堆叠几个标准的 Keras 层,而如果您要使...
1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...]),但是它不能表示更复杂的模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'), tf.keras.layers.Dens...
TensorFlow 团队近期宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。Keras API 使得使用 TensorFlow 开启项目变得简单。重要的是,Keras 提供多个模型构建 API(Sequential、Functional 和 Subclassing),这样你可以选择适合自己项目的抽象级别。TensorFlow 的实现有多项增强,包括可直接迭代和直观调试的 eage...
在TensorFlow 2.x版本中,可以使用三种方式来构建Keras模型,分别是Sequential,函数式 (Functional) API以及自定义模型 (Subclassed)。下面就分别介绍下这三种构建方式。 Sequential Model 在Keras中,通常是将多个层 (layer) 组装起来形成一个模型 (model),最常见的一种方式就是层的堆叠,可以使用tf.keras.Sequential来轻...
在TensorFlow中,可以使用Sequential模型或Functional API来定义模型结构。在Pytorch中,可以使用torch.nn模块来定义模型结构。这里我们以一个简单的卷积神经网络为例来展示如何定义模型结构:在TensorFlow中: model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150,...
Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 使用Keras Model 的 compile 、 fit 和 evaluate 方法训练和评估模型 自定义层、损失函数和评估指标 * 自定义层 自定义损失函数和评估指标 TensorFlow 常用模块 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 TensorBoard:训练过程可视化 tf.data :数据集的构建与预处理 数据集...
Functional vs Sequential Functional API [Template code] Pros More fast than Sequential More easy to create a flexible model architecture Easy to use some layer operaions like concatenate, add , ... Cons Define tf.keras.layers.Input You have to know the shape of input tensor Define tf.ke...