keras API的使用,神经网络层,优化器,损失函数,查看模型层数,compile和fit训练
layers介绍
Flatten和Dense介绍
优化器
损失函数
compile用法
第二个是onehot编码
模型训练 model.fit
两种创建模型的方法
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array
from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model
from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten,Input
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.losses import sparse_categorical_crossentropy def main(): #通过Sequential创建网络
model = Sequential(
[
Flatten(input_shape=(28,28)),
Dense(64,activation=tf.nn.relu),
Dense(128,activation=tf.nn.relu),
Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
]
)
print(model) #通过Model创建模型
data = Input(shape=(784,))
out = Dense(64)(data)
model_sec = Model(inputs=data,outputs=out)
print(model_sec)
print(model.layers,model_sec.layers)
print(model.input,model.output)
print(model.summary())
print(model_sec.summary()) if __name__ == '__main__':
main()
keras API的使用,神经网络层,优化器,损失函数,查看模型层数,compile和fit训练的更多相关文章
- MySQL优化器的成本模型
http://www.orczhou.com/index.php/2016/08/mysql-optimizer-cost-model-1/V
- TensorFlow Keras API用法
TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API.添加层就像添加一行代码一样简单.在模型架构之后,使用一行代码,可以编译和拟 ...
- [PyTorch 学习笔记] 4.3 优化器
本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https: ...
- 深度学习的优化器(各类 optimizer 的原理、优缺点及数学推导)
深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化,所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶,它控制着火量的大小.形式与时间等. 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台(100 - 1000 ...
- keras channels_last、preprocess_input、全连接层Dense、SGD优化器、模型及编译
channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). ...
- (五) Keras Adam优化器以及CNN应用于手写识别
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常 ...
- keras模块之-优化器(optimizers)--笔记
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! 优化器是调整每个节点权重的方法,如: model = Sequential() model.add(Dense(64, init=' ...
- Keras结合Keras后端搭建个性化神经网络模型(不用原生Tensorflow)
Keras是基于Tensorflow等底层张量处理库的高级API库.它帮我们实现了一系列经典的神经网络层(全连接层.卷积层.循环层等),以及简洁的迭代模型的接口,让我们能在模型层面写代码,从而不用仔细 ...
- Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只 ...
随机推荐
- 服务器上安装.NET Framework 3.5 sp1
操作系统是Windows Server 2008 R2 或 Windows Server 2012 或 Windows Server 2012 R2,可以直接进入“服务器管理器”添加“功能”.
- vscode vue 模版生成,vue 一键生成
vscode vue 模版 继上篇文章(vue 格式化),顺便记录下 vue 模版生成.图片就不在贴了,如果有找不到 vscode 插件商店的可以访问上篇文章. 一.安装 VueHelper 在 vs ...
- Premultiplied Alpha
Xcode 的工程选项里有一项 Compress PNG Files,会对 PNG 进行 Premultiplied Alpha.游戏开发中会更加关注这个格式,省一些运行时计算. Premultipl ...
- [noip模拟赛]虫洞holes<SPFA>
虫洞(holes.cpp/c/pas) [题目描述] N个虫洞,M条单向跃迁路径.从一个虫洞沿跃迁路径到另一个虫洞需要消耗一定量的燃料和1单位时间.虫洞有白洞和黑洞之分.设一条跃迁路径两端的虫洞质量差 ...
- LeetCode(42.接雨水)多解法详解
接雨水解法详解: 题目: 基本思路:从图上可以看出要想接住雨水,必须是凹字形的,也就是当前位置的左右两边必须存在高度大于它的地方,所以我们要想知道当前位置最多能存储多少水,只需找到左边最高处max_l ...
- 三层架构之UI层
之前已经发表了BLL,DAL,MODEL,三个层的源码 继续UI层: 先简单实现用户的登录及注册 高级操作可按照上一篇文章进行源码完善 如图所示↑ UI层目录文件 Reg.aspx 进行注册操作 & ...
- EF 太重,MyBatis 太轻,ORM 框架到底怎么选 ?
以 EF 为代表的基于 Linq 的 ORM 框架总是 很重. 他们的功能早已超出了一个 ORM 的范畴, ORM 是 Object Relational Mapping ,从名字上看,其初衷是将 数 ...
- 前端上传视频、图片、文件等大文件 组件Plupload使用指南
demo:https://blog.csdn.net/qq_30100043/article/details/78491993 Plupload上传插件中文帮助文档网址:http://www.phpi ...
- PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-9
PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-9 7-9 旅游规划 (25 分) 有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度.以及该公路要收取的过路费.现在需要你写一个程序,帮助前来咨询的游 ...
- MyBatis(二):基础CRUD
本文是按照狂神说的教学视频学习的笔记,强力推荐,教学深入浅出1便就懂!b站搜索狂神说即可 https://space.bilibili.com/95256449?spm_id_from=333.788 ...