Trainable params: 5,330,241 Non-trainable params: 0 ___ 6.2. 预测循环 下面的代码块可生成文本: 首先选择一个起始字符串,初始化 RNN 状态,并设置要生成的字符数。 使用起始字符串和 RNN 状态获取预测值。 然后,使用多项分布计算预测字符的索引。 将此预测字符用作模型的下一个输入。 模型返回的 RNN 状...
Total_params += mulValue # 总参数量 if var.trainable: Trainable_params += mulValue # 可训练参数量 else: NonTrainable_params += mulValue # 非可训练参数量 print(f'Total params: {Total_params}') print(f'Trainable params: {Trainable_params}') print(f'Non-trainable params: {NonTrainable_p...
Total params: 160,305 Trainable params: 160,305 Non-trainable params: 0 ___ baseline_history = baseline_model.fit(train_data, train_labels, epochs=20, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=2) Epoch 19/20 25000/25000 - 3s - loss: 0.0055 - accuracy: 0.9999...
Total params: 160,305 Trainable params: 160,305 Non-trainable params: 0 ___ Train on 25000 samples, validate on 25000 samples Epoch 1/20 - 6s - loss: 0.4610 - acc: 0.8232 - binary_crossentropy: 0.4610 - val_loss: 0.3217 - val_acc: 0.8791 - val_binary_crossentropy: 0.3217 Epoch 2/...
一,准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importtensorflowastf fromtensorflow.kerasimportmodels,layers ...
Non-trainable params: 0 ___ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 可以看到,每经过一个卷积层特征图的大小会减2,keras默认卷积的padding形式是valid,
Non-trainable params: 0 ___ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41.
(Dense) multiple 12 === Total params: 36 Trainable params: 36 Non-trainable params: 0 ___ In [7]: for i in model.trainable_variables: ...: print(i.name, i.shape) ...: dense/kernel:0 (3, 3) dense/bias:0 (3,) dense_1/kernel:0 (3, 3) dense_1/bias:0 (3,)...
Non-trainable params: 0 ___ 模型架构图 您可以通过调用plot_model()函数来创建模型图。 这将创建一个图像文件,其中包含模型中各层的方框图和折线图。 下面的示例创建一个小的三层模型,并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。
Non-trainable params: 1,200 ___1234567891011121314151617复制代码类型:[html] 增加注意力机制 现在我们要添加一个注意力机制。我们可以从头开始编写它,但是更简单的解决方案是使用现有的Keras模块,例如Kerasself-attention。 让我们导入这个模块: from keras_self_attention import SeqSelfAttention1复制代码类型:[html...