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。就像是一个未来学家，
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 ___...
#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...
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...
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 ...
使用layer参数构建模型 seq_model = keras.Sequential(layers=[input_layer, hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后的训练中不要忘记改变model变量。
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])model...
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), # 将输入特征拉直为一维数组,也就是拉直为28*28=784个数值 tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"), # 第一层网络128个神经元,使用relu激活函数 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") # 第二层网络10个神经元,使用...
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...
# 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')) ...