keras模型总结
https://keras.io/zh/
https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
在 Keras 中有两类主要的模型:Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。
这些模型有许多共同的方法和属性:
model.layers
是包含模型网络层的展平列表。model.inputs
是模型输入张量的列表。model.outputs
是模型输出张量的列表。model.summary()
打印出模型概述信息。 它是 utils.print_summary 的简捷调用。model.get_config()
返回包含模型配置信息的字典。
model.get_weights()
返回模型中所有权重张量的列表,类型为 Numpy 数组。model.set_weights(weights)
从 Numpy 数组中为模型设置权重。列表中的数组必须与get_weights()
返回的权重具有相同的尺寸。model.to_json()
以 JSON 字符串的形式返回模型的表示。请注意,该表示不包括权重,仅包含结构。model.to_yaml()
以 YAML 字符串的形式返回模型的表示。请注意,该表示不包括权重,只包含结构。
model类继承
网络层定义在 __init__(self, ...)
中,前向传播在 call(self, inputs)
中指定。在 call
中,你可以指定自定义的损失函数,通过调用 self.add_loss(loss_tensor)
(就像你在自定义层中一样)。
在类继承模型中,模型的拓扑结构是由 Python 代码定义的(而不是网络层的静态图)。这意味着该模型的拓扑结构不能被检查或序列化。因此,以下方法和属性不适用于类继承模型:
model.inputs
和model.outputs
。model.to_yaml()
和model.to_json()
。model.get_config()
和model.save()
。
关键点:为每个任务使用正确的 API。Model
类继承 API 可以为实现复杂模型提供更大的灵活性,但它需要付出代价(比如缺失的特性):它更冗长,更复杂,并且有更多的用户错误机会。如果可能的话,尽可能使用函数式 API,这对用户更友好。
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