Tensorflow（十六） —— 全连接层

最新推荐文章于 2024-08-08 08:36:24 发布

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#python #算法 #深度学习 #人工智能 #tensorflow

本文介绍了TensorFlow中全连接层（Dense）的使用，包括如何构建、理解和调整权重及偏置。通过示例展示了如何指定输入形状来确定权重矩阵和偏置向量的形状，并探讨了不同输入形状对网络的影响。此外，还讲解了如何构建多层神经网络（Sequential模型），包括模型构建、训练变量和总结。内容基于龙龙老师的深度学习与TensorFlow2入门实战课程。

Tensorflow（十六） —— 全连接层

1. 全连接层
2. Multi Layers

1. 全连接层

import tensorflow as tf
from tensorflow import  keras
# **************** fully connected layers
x = tf.random.normal([1000,784])
net = keras.layers.Dense(512)
out = net(x)

print("out:",out.shape)
print("kernel:",net.kernel.shape)
print("bias:",net