network = models.Sequential()
时间: 2024-05-31 13:15:14 浏览: 17
这是一个使用 Keras 库定义神经网络模型的代码。在这里,我们创建了一个 Sequential 模型对象,并将其赋值给变量 network。Sequential 模型是一种基于层级的模型,其中每个层级依次连接并构建成一个神经网络模型。
接下来,我们可以通过添加不同类型的层级来构建我们的神经网络模型。例如,我们可以使用 Dense 层级来添加全连接层,使用 Conv2D 层级来添加卷积层,使用 MaxPooling2D 层级来添加池化层等等。最后,我们可以使用 compile() 方法来编译模型,并使用 fit() 方法来训练模型。
相关问题
介绍network = models.Sequential()
`network = models.Sequential()`是使用Keras构建神经网络的一种方式。它是一个顺序模型,按照顺序添加不同的层来构建神经网络。在实例化时,网络是空的,需要通过添加层来构建。例如,可以使用`network.add(layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))`添加一个具有128个神经元和ReLU激活函数的全连接层,并指定输入形状为(784,)。依此类推,可以添加多个层来构建一个完整的神经网络。最后,可以使用`network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])`来编译网络,并指定优化器、损失函数和指标。
models.Sequential()
models.Sequential() is a class in the Keras library that allows users to create a linear stack of layers in a neural network. With Sequential(), you can easily add layers to your model one after the other, without having to specify input and output dimensions between each layer. This simplifies the process of building neural networks and is especially useful for beginners.
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