摘要：
MNIST 数据集一共有 7 万张图片，都是 28x28 像素点的 0~9 手写数字，其中 6 万用于训练，1 万张用于测试。 f.keras + Sequential() 详解 代码： import tensorflow as tf # 读入训练所需的输入特征和标签 mnist = tf.kera 阅读全文
posted @ 2020-08-18 17:10
狂奔的小学生
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摘要：
tf.keras + Sequential() 可以搭建出上层输入就是下层输出的顺序网络结构，但是无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构。 这时候可以选择用类 class 搭建神经网络结构，即使用 class 类封装一个网络结构： ... class MyModel(Model): def __ini 阅读全文
posted @ 2020-08-18 15:58
狂奔的小学生
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摘要：
tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神经网络模型。 六步： import 相关模块。 指定要喂入网络的训练集和测试集。 在 Sequential() 中搭建网络结构。 在 compile() 中配置训练方法。 在 fit() 中执行训练过程。 用 summary() 打印 阅读全文
posted @ 2020-08-18 09:15
狂奔的小学生
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