tf.keras.sequential 第4页

谷歌推TensorFlow新工具:添加5行代码，提高模型准确度和鲁棒性

晓查发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI今天，谷歌推出了新开源框架——神经结构学习（NSL），它使用神经图学习方法，来训练带有图（Graph）和结构化数据的神经网络，可以带来更强大的模型。现在，通过TensorFlow就能获取和使用。NSL有什么用？过去我们使用单独的图片来训练计算机...

谷歌开源NSL框架:利用数据间关系训练神经网络，能生成对抗样本

晓查发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI今天，谷歌推出了新开源框架——神经结构学习（NSL），它使用神经图学习方法，来训练带有图（Graph）和结构化数据的神经网络，可以带来更强大的模型。现在，通过TensorFlow就能获取和使用。NSL有什么用？过去我们使用单独的图片来训练计算机...

深度学习:tf.keras实现模型搭建、模型训练和预测

在sklearn中，模型都是现成的。tf.Keras是一个神经网络库,我们需要根据数据和标签值构建神经网络。神经网络可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图，其中包含一个或多个隐藏层。每个隐藏层都包含一个或多个神经元。神经网络有多种类别，该程序使用的是密集型神经网络，也称为全连...

一文上手最新Tensorflow2.0系列|“tf.keras”API 使用

Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，Keras强调用户友好性、模块化以及易扩展等，其后端可以采用TensorFlow、Theano以及CNTK，目前大多是以TensorFlow作为后端引擎。考虑到Keras优秀的特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow将Keras的代码吸收...

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

TensorFlow2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身，EagerExecution默认开启，并且使用Keras作为默认高级API，这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历...

深入学习Keras中Sequential模型及方法

Sequential序贯模型　　序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。　　Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。我们可以通过将层的列表传递给Sequenti...