Keras API 有自己的低级 API,位于tf.keras.backend中。这个包通常被导入为K,以简洁为主。它曾经包括函数如K.square()、K.exp()和K.sqrt(),您可能在现有代码中遇到:这在 Keras 支持多个后端时编写可移植代码很有用,但现在 Keras 只支持 TensorFlow,您应该直接调用 TensorFlow 的低级 API(例如,使用tf.square()...
model = keras.models.Sequential() # add input layer model.add(keras.layers.Dense( units=50, input_dim=X_train_centered.shape[1], kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', activation='tanh') ) # add hidden layer model.add( keras.layers.Dense( units=50, input_dim=50...
flatten_x = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(1 * 7 * 64,))(pool2_x) dense1_x = tf.keras.layers.Dense(units=1024, activation=tf.nn.relu)(flatten_x) dense2_x = tf.keras.layers.Dense(units=10)(dense1_x) model=tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=dense2_x ) print(model...
def create_model(): model = tf.keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu, input_shape=(784,)), keras.layers.Dropout(0.2), # 随机丢弃20%的神经元防止过拟合 keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax) ]) # 指定优化函数、损失函数、评测方法 model.compile...
一、全连接层 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层,下面是参数介绍: tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 输入该网络层的数据 units = 10, # 输出的维度大小 activation = No
clear_session() import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers # 定义网络层就是:设置网络权重和输出到输入的计算过程 class MyLayer(layers.Layer): def __init__(self, input_dim=32, unit=32): super(MyLayer, self).__init__() w_init = tf.random_normal_initializer...
inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits") x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs) x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_2")(x) outputs1 = layers.Dense(10, activation="softmax", name="predictions1")(x) ...
layer = keras.layers.Dense(3, activation="relu")layer_config = layer.get_config()new_layer = keras.layers.Dense.from_config(layer_config) 示例: model = keras.Sequential([keras.Input((32,)), keras.layers.Dense(1)])config = model.get_config()new_model = keras.Sequential.from_config(con...
outputs = layers.Dense(1, activation= sigmoid , name= class )(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) 本文的所有训练都使用AdamOptimizer,因为它速度最快。笔者只调整了每个模型的学习速率(原速率为1e-5)。 笔者对本模型进行了10次训练,基本会进行随机推测。 已确定对训练数据进行置...
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing 由于后续代码执行过程中,会有很多数据的展示与输出,其中多数数据都带有小数部分;为了让程序所显示的数据更为整齐、规范,我们可以对代码的浮点数、数组与NumPy对象对应的显示规则加以约束。 np.set_printoptions(precision=4,suppress=True) ...