1.构建一个简单的网络层 ? from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_session() import tensor ...
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2020-04-28 09:52:55
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移动开发 时间：
2020-04-27 13:41:12
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1.一般的模型构造、训练、测试流程 # 模型构造 inputs = keras.Input(shape=(784,), name='mnist_input') h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) h1 = layers.Dense(64, ...
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2020-04-27 09:44:37
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keras.backend.int_shape(x) 返回张量或变量的尺寸，作为 int 或 None 项的元组。 参数 x: 张量或变量。 返回 整数元组（或 None 项）。 例子 >>> from keras import backend as K >>> inputs = K.placeho ...
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2020-04-26 18:35:13
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学习Multi-task中任务损失函数权重，以及tensorflow.keras通过编写损失函数层来实现复杂的损失函数 ...
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2020-04-26 01:58:02
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The parameters and can be used with all optimizers to control gradient clipping。 Keras的所有optimizer都可以使用 和`clipvalue`来防止梯度过大。 ...
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2020-04-24 21:48:01
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Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。 keras的3个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1.导入tf.keras tensorflow2推荐使用keras构建网络，常见的神经网络都包含在keras.layer中(最新的tf. ...
书籍简介： 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可 ...
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编程语言 时间：
2020-04-23 12:03:48
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Loss函数 定义： 用法很简单，就是计算均方误差平均值，例如 Metrics函数 Metrics函数也用于计算误差，但是功能比Loss函数要复杂。 定义 这个定义过于简单，举例说明 输出结果 这个结果等价于 这是因为Metrics函数是 状态函数 ，在神经网络训练过程中会持续不断地更新状态，是有记 ...
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2020-04-22 19:55:00
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tf.keras.Input用于实例化Keras tensor： 例如有a,b,c分别是Keras tensor，那么可以这样写到模型里：model = Model(input=[a, b], output=c) 。参数： shape:tuple类型，不包含批量维度，例如shape=（32，）表明输 ...
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2020-04-21 00:10:01
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