tf.keras函数大全及其作用

tf.keras是TensorFlow中的高级API，提供了一系列用于构建和训练神经网络模型的函数和类。以下是一些常用的tf.keras函数及其作用：

1. tf.keras.models.Sequential：用于创建序列模型，即按顺序堆叠各层的神经网络模型。

2. tf.keras.layers：包含了各种神经网络层的类，如全连接层(Dense)、卷积层(Conv2D)、循环层(LSTM)等，用于构建神经网络的各个层。

3. tf.keras.losses：包含了多种损失函数的类，如均方误差（MSE）、交叉熵（CrossEntropy）等，用于定义模型的损失函数。

4. tf.keras.metrics：包含了多种评估指标的类，如准确率（accuracy）、精确率（precision）等，用于评估模型性能。

5. tf.keras.optimizers：包含了多种优化器的类，如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等，用于优化模型的参数。

6. tf.keras.callbacks：包含了多种回调函数的类，如EarlyStopping、ModelCheckpoint等，用于在训练过程中执行特定操作，如提前停止训练、保存最佳模型等。

7. tf.keras.preprocessing：包含了数据预处理相关的类，如图像数据预处理、文本数据预处理等，用于对输入数据进行预处理。

8. tf.keras.utils：包含了一些实用函数，如模型保存和加载、数据集划分等。

这些函数和类提供了丰富的功能，可以帮助用户方便地构建、训练和评估神经网络模型。