model = tf.keras.Sequential([ #将所有的层以列表方式放到Sequential 序贯模型里 #输入层 tf.keras.layers.Flatten( ), #拉直层可以变换张量的尺寸,把输入特征拉直为一维数组,是不含计算参数的层 #隐藏层1 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #隐藏层2 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #隐藏层3 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #输出层 tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) #编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 用汉语详细介绍一下
时间: 2023-06-05 18:04:51 浏览: 114
model = tf.keras.Sequential([ 是什么意思?
这是用于创建Keras顺序模型的代码。 tf.keras.Sequential() 是一个类,它可以用来定义一个顺序的神经网络模型。中括号中的内容用于定义模型的层和链接。
例如,以下代码将创建一个包含两个全连接层和一个softmax层的神经网络:
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=784),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
相关问题
model = tf.keras.Sequential()
这是使用 TensorFlow 构建神经网络的代码。`tf.keras.Sequential()` 创建了一个空的神经网络模型,可以通过添加不同的层来构建具有不同结构和功能的神经网络。例如,以下代码将创建一个具有两个隐藏层和一个输出层的神经网络:
```
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
这个神经网络有一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。每个隐藏层都包含 64 个神经元,并使用 ReLU 激活函数。输出层包含 10 个神经元(表示 10 个不同的分类),并使用 softmax 激活函数。输入层的形状为 `(784,)`,因为这个神经网络是用于分类手写数字图像,每个图像大小为 28x28 像素,展开后为 784 个像素值。
解释代码model = tf.keras.Sequential
`tf.keras.Sequential()` 是一个 Keras 模型容器,它按照顺序将一系列层连接在一起,构建神经网络模型。使用 `Sequential` 可以很方便地构建简单的模型,只需要在容器中添加层即可。例如,以下代码构建了一个包含两个隐藏层和一个输出层的前馈神经网络:
```
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
其中,`Dense` 层表示全连接层,第一个参数是输出维度,`activation` 是激活函数,`input_shape` 是输入维度。在上面的例子中,输入维度是 `(784,)`,表示 784 维的向量,输出维度分别为 64 和 10,最后一层使用 softmax 激活函数,输出的是一个概率分布。这个模型可以用于手写数字识别等任务。