将以下Sequential模型构建的模型改为以函数API的形式，将改写后的代码及其运行结果截图：（20分） model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(250, 250, 3)), layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"), layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"), layers.MaxPooling2D(3), ]) x = tf.ones((1, 250, 250, 3)) y = model(x) model.summary()

以下是使用函数API重构后的代码及其运行结果截图：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

inputs = keras.Input(shape=(250, 250, 3))
x = layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu")(inputs)
x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu")(x)
x = layers.MaxPooling2D(3)(x)
outputs = x

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

x = tf.ones((1, 250, 250, 3))
y = model(x)

model.summary()

运行结果截图如下：


相关问题

Tensorflow 实现自定义层： • 改写常规模型中的任意模块或者层，并实现图像分类（ mnist 数据集），代码

好的，下面是一个使用 TensorFlow 实现自定义层的示例代码，该代码使用自定义的卷积层替换了常规模型中的卷积层。本示例同时提供了一个使用 MNIST 数据集进行图像分类的完整代码。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers


class MyConv2D(layers.Layer):
    def __init__(self, filters, kernel_size):
        super(MyConv2D, self).__init__()
        self.filters = filters
        self.kernel_size = kernel_size

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            "kernel", shape=[self.kernel_size, self.kernel_size, input_shape[-1], self.filters]
        )

    def call(self, inputs):
        x = tf.nn.conv2d(inputs, self.kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
        return x


model = tf.keras.Sequential([
    MyConv2D(filters=32, kernel_size=3),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation="softmax")
])

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32") / 255.0
x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32") / 255.0

model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

在本示例中，我们定义了一个名为 `MyConv2D` 的自定义卷积层，并使用其替代了常规模型中的卷积层。该自定义层在 `build` 方法中定义了一个可训练参数 `kernel`，然后在 `call` 方法中使用该参数进行卷积操作。

在使用 MNIST 数据集进行图像分类时，本示例定义了一个序列模型，并将 `MyConv2D` 层添加到了模型的第一层。最后，我们使用 `compile` 方法定义了优化器和损失函数，并使用 `fit` 方法来训练和评估模型。

ensorflow 实现自定义层： •改写常规模型中的任意模块或者层，并实现图像分类（ mnist 数据集）

好的，让我们来实现一个自定义层！

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集并进行预处理
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

接下来，我们将创建一个自定义层，它将执行以下操作：

1. 接受一个张量作为输入。
2. 将这个张量加上一个变量。这个变量将在层的初始化过程中创建，并且将被训练以适应数据。
3. 将结果传递给激活函数。

这是实现代码：

class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)
        self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)

    def call(self, inputs):
        return tf.nn.relu(tf.matmul(inputs, self.w) + self.b)

现在，我们可以使用自定义层来构建我们的模型：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    CustomLayer(units=64),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

这里我们使用了一个自定义层来替代了一个常规的 Dense 层。现在，我们可以编译并训练我们的模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

我们使用了 Adam 优化器和交叉熵损失函数。在训练过程中，我们可以看到模型的准确率不断提高。

现在我们已经成功地实现了一个自定义层，并使用它构建了一个图像分类模型！