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TensorFlow2.1入门学习笔记(10)——使用keras搭建神经网络(Mnist,Fashion)

前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络,接下来将使用keras搭建神经网络,并改写鸢尾花分类问题的代码,将原本100多行的代码用不到20行代码实现。 用TensorFlow API:tf.keras搭建网络 使用Sequential 六步法: import,相关模块 train, test,指定训练集的输入特征,和训练集的标签 model = tf.keras.models.Sequential,搭建网络结构,(顺序神经网络) model.compile,配置训练方法 model.fit,执行训练 model.summary,打印出网络结构和参数统计 model = tf.keras.models.Sequential([网络结构]) 描述各层网络: 拉直层:tf.keras.layers.Flatten(),将输入特征拉直 全连接层:tf.keras.layers.Dense(神经元个数,activation=“激活函数”,kernel_regularizer=哪种正则化) activation(字符串给出)可选: relu、 softmax、 sigmoid 、 tanh