print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)") (64, 100, 65) # (batch_size, sequence_length, vocab_size) 在上面的示例中,输入的序列长度为100,但模型可以在任何长度的输入上运行: model.summary() Mo
from keras.models import Sequential model = Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # Import a training dataset. mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0...
estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir="./model_ckpt/", params=model_params, config=config) # === 执行任务 === # if task_type == "train": # early_stop_hook 是控制模型早停的控件,下面两个分别是 tf 1.x 和 tf 2.x 的写法 # early_stop_hook = tf.contrib.estimator.stop_...
backend.epsilon() model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Lambda(lambda inputs: (inputs - means) / (stds + eps)), [...] # 其它层 ]) 并不难。但是,你也许更想要一个独立的自定义层(就像Scikit-Learn的StandardScaler),而不是像means和stds这样的全局变量:...
tf.keras.Sequential 模型是层的线性堆叠。该模型的构造函数会采用一系列层实例;在本示例中,采用的是 2 个密集层(各自包含10个节点),以及 1 个输出层(包含 3 个代表标签预测的节点。第一个层的input_shape参数对应该数据集中的特征数量,它是一项必需参数: ...
Example: model = tf.keras.Sequential([ LSTM(80, return_sequences=True), # 各时间步输出ht Dropout(0.2), LSTM(100), # 仅最后时间步输出ht(默认) Dropout(0.2), Dense(1) ]) LSTM实现股票预测的代码 仅展示与上一代码(p38)不同之处: from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTM mo...
tf.keras.Sequential 模型是层的线性堆叠。该模型的构造函数会采用一系列层实例;在本示例中,采用的是 2 个密集层(各自包含10个节点),以及 1 个输出层(包含 3 个代表标签预测的节点。第一个层的 input_shape 参数对应该数据集中的特征数量,它是一项必需参数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
model=models.Sequential([layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(784,)),layers.Dense(64,activation='relu'),layers.Dense(10,activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) ...
导出SavedModel TensorFlow 提供了一个简单的tf.saved_model.save()函数来将模型导出为 SavedModel 格式。您需要做的就是给它模型,指定其名称和版本号,该函数将保存模型的计算图及其权重: model = keras.models.Sequential([...]) model.compile([...]) ...
tf.keras model object """model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape=[batch_size,None]), tf.keras.layers.LSTM(rnn_units, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform'), ...