回归问题：在房价预测中，Sequential 模型通过输入房屋的各项特征，比如面积、地理位置、房龄等，预测房子的价格。就像是一个精通房地产的预测专家，能根据现有条件给你一个大概的价格范围。时间序列预测：如果你想预测明天的天气或者未来的销量，Sequential 模型可以通过分析过去的数据趋势，预测未来的走势。就像是一个未来...
#用keras.Sequential构建神经网络的结构,方法一,用列表直接构建model =tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),#输入图片的像素是28*28,将其转化为1维作为输入tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),#隐藏层128个神经元tf.keras.layers.Dense(10)#输出为10个类别,这...
model = tf.keras.Sequential() 四、添加网络隐含层 model.add(layers.Dense(N, activation='relu', kernel_initializer='RandomUniform', bias_initializer="RandomNormal", name="layer_1")) # Y = σ(Vy) σ=softmax # 不配置时使用默认初始化 model.add(layers.Dense(L, activation='softmax',name="...
1、建立 Sequential 模型 使用API :model = tf.keras.Sequential()。 通过type方法,可以看到是 Sequential 类的对象,此时这个 model 是一个空的容器。 2、添加层 现在在model里添加层, 构成神经网络,这也是 Sequential 的核心操作。 可以使用 add 方法,逐层添加神经网络中的各个层。 API: model.add( tf.keras...
# input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "Softmax" saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) ...
使用Sequential按层顺序构建模型 继承Model基类构建自定义模型 参考文档 TensorFlow的层次结构 概要 整体结构如下: 低阶API示范 主要包括张量操作,计算图和自动微分 示范:使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。流程:准备数据、定义模型、训练模型 中阶API示范 主要包括各种数据管道,模型层,损失函数,优化...
SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) model = create_model() model.summary() model = compile_model(model) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Model: "sequential" ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding (Embedding) (None, 300, 7) 216874 ___...
model.build(input_shape=[None,28,28,1]) 也可以选择在创建容器时,就加入所需要的神经层,两种方式并无太大差别。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model=Sequential([#池化层,卷积层各三层,最后打平再加上两层全连接 layers.MaxPool2D(pool_size=[2,2],strides=2,padding='same'),...
# 步骤一,实例化一个Sequential对象 my_name_is_learn_model=Sequential() # 步骤二,将现成的层对象按照顺序堆叠起来,格式:如下my_name_is_learn_model.add(),括号里面放层对象,例如下面的Dense my_name_is_learn_model.add(Dense(units=32,name='dense_1')) ...
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(1)]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成模拟数据集 import numpy as np x_train = np.random...