Tensorflow2.0实例化 Model 的两种方式

最新推荐文章于 2025-10-31 12:47:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-31 12:47:34 发布 · 3.1k 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#tensorflow #神经网络

本文介绍了TensorFlow2.0中创建神经网络模型的两种方式：一是使用函数式API，从输入层开始，逐层构建直至模型完成；二是通过继承tf.keras.Model，自定义子类，重写初始化和call方法来定义网络结构和计算过程。

1、在“函数式API”中，从“输入层”开始，当前层的输入层是前一层的输出层，最后用输入层和输出层创建模型:

inputs = tf.keras.Input(shape=(28,28,1))
x = Conv2D(32,3,activation='relu')
最低0.47元/天 解锁文章
TensorFlow 2.0 新特性介绍：兼顾性能与灵活性
AI天才研究院
08-12 464
随着深度学习技术的不断演进和飞速发展，各领域的研究者纷纷开发基于TensorFlow框架进行深度学习的模型。近年来，随着越来越多的研究者开始关注这个框架的最新版本——TensorFlow 2.0，我们来一起探讨一下TensorFlow 2.0 的一些新特性。在TensorFlow 2.0中，用户可以继承自 tf.keras.layers.Layer 或 tf.keras.Model 基类，实现自定义模型层。其中，Layer基类代表一个小的、可重用的网络层，而Model则代表一个大的、可以包含多个层的模型。
TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN
风尘浪子
03-28 3811
卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将介绍 CNN 卷积神经网络的基本原理和基础概念，卷积层与池化层的作用，并以常用的 VGG16 为例子，介绍常用模型的使用方式。把中间激活层输出图，滤波器，热力图等进行可视化分析，让大家进一步了解 CNN 的结构特征。
线性回归问题：Tensorflow2实战
Hallo_ZM的博客
10-01 1314
文章目录前言环境一、基本原理和概念1.线性回归2.回归分析3.机器学习系统4.监督式机器学习5.标签和特征6.超参数7.梯度下降法二、进入实战1.准备数据2.构建模型3.训练模型4.进行预测总结 前言 最近准备入门图像识别领域，在了解图像识别的基本原理之后但是苦于一直不知道该如何开始自己的第一个项目， 在看了几种不同的网课之后，终于发现了《深度学习应用开发-TensorFlow实践》。这是大学mooc的一门课，讲解浅显易懂，并且很容易上手，
TensorFlow实例 2 ---常量、变量、占位变量
追星逐月
03-05 452
1.变量 import tensorflow as tf x = tf.Variable([2,34,56,33]) #创建变量x，为一个array print(x) #查看x的shape，不是x的值。结果是： <tf.Variable 'Variable_3:0' shape=(4,) dtype=int32_ref> with tf.Session() as sess:...
tensorflow2.0学习笔记
最新发布
qiudefeixingriji的博客
10-31 661
摘要：本文介绍了使用TensorFlow的Keras API构建神经网络的基础方法。首先回顾了线性回归的实现，展示了Sequential模型和Dense层的使用方式。接着讲解了神经网络架构搭建，包括输入层、隐藏层（使用ReLU激活函数）和输出层的配置。针对二分类问题，演示了逻辑回归模型，输出层采用sigmoid激活函数。最后介绍了多分类问题的softmax实现，涉及独热编码转换、Flatten层处理输入数据等关键步骤。文中提供了完整的代码示例，涵盖模型构建、编译、训练和评估全过程。
TensorFlow model
Claroja
08-11 742
两种创建model的方式 1:链式函数创建 要创建输入层inputs import tensorflow as tf inputs = tf.keras.Input(shape=(3,)) x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs) outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activatio...
Tensorflow2——创建Tensor Tensor的应用场景
weixin_43201090的博客
03-13 242
一、创建tensor的几种方式 tf.convert_to_tensor() （括号内为data） from numpy , list tf.zeros，tf.zeros_like , tf.ones , tf .ones_like 新建data为0的tensor （ 括号内为shape） 根据给定tensor的shape 新建data为0的tensor （括号内为给定tensor） 新建data为1的tensor （括号内为shape） fill 用任意数值data填充形状为sha
基于TensorFlow的2个机器学习简单应用实例
AMG_GT的博客
12-10 2078
根据数据建立了一个线性模型，并设计了一个损失模型。 在我们的线性模型 y=W×x+b中，不断的改变W和b的值，来找到一个使loss最小的值。使用梯度下降(Gradient Descent)优化算法，通过不断的改变模型中变量的值，来找到最小损失值。 1、实例一 #引入TensorFlow模块 import tensorflow as tf #创建节点保存W和b，并初始化 W = tf.Var...
【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法
qq_44886213的博客
03-24 3935
前言 同样的，对于新框架的学习直接看官网！！ TensorFlow Core不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用 TensorFlow。请试用 Google Colab 中的教程 - 无需进行任何初始设置。https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh_cn官网提供的是Jupyter 笔记本格式的教程，能够一段一段的边看边运行，可惜Jupyter服务器在国外，所以国内没法运行。那就直接看好了。 一、针对新手的damo 初学者的
Tensorflow 2.0 使用流程详解
deepsprings的博客
08-13 2079
Tensorflow 2.0 使用流程详解 前言 ：明确神经网络搭建流程，列举了过程中所有实现方法。 絮叨几句： 自己最初就是想借 tensorflow 架构一个简单网络，但看了网上诸多教程，依旧对 tensorflow 如何去实现感到糊涂，官方文档教程和指南也感觉逻辑搞得相当混乱和复杂，各种方法混用，看了反而更莫名其妙，获取到的知识碎片化严重，还记不牢。 更有些教程知识点反而集中到了感知机、线性回归、各类神经网络上。我只是想搞清架构网络的方法而已，比如怎么架构，最重要的有几种实现方法，毕竟tensorf
Tensorflow实战03-利用卷积识别手写字体
美好事物
07-27 554
注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理 Description： For your exercise see if you can improve MNIST to 99.8% accuracy or more using only a single convolutional layer and a single MaxPooling 2D. You should stop training once the a.
Tensorflow2 图像识别 手写数字 数据处理 实例【人工智能 深度学习 笔记】
pigyellow98的博客
11-01 571
Tensorflow2 图像识别 手写数字 数据处理 用的是Tensorflow中keras的mnist数据 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_x,train_y),(test_x,test_y) = mnist.load_data() print("Training set:",len(train_x)) Training set: 60000 p
tensorflow实例2|tensorflow
资资的博客
09-27 669
import matplotlib.pyplot as plt init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) #图片框 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data,y_data) plt.show() #如果想要...
TensorfFlow2【4】TensorFlow2入门案例
m0_63462829的博客
11-03 353
TensorFlow2入门案例，线性与非线性回归，mnist分类，鸢尾花分类。
Tensorflow简单实例2
Slayer_Zhao的博客
09-20 4285
目标：曲线拟合 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成200个随机点以及噪音 x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shap...
基于tensorflow2 实现的简单GAN 实例
weixin_44517291的博客
09-15 883
基于tensorflow2 实现的简单GAN 实例 这里直接展示我自己编写的GAN代码 关于GAN的原理介绍这里就不多讲了~~ import os import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import glob from tensorflow import keras import matplotlib as mpl imp
TensorFlow2.0 入门教程实战案例
agr21673的博客
07-09 1093
中文文档 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档 知乎专栏 欢迎关注知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu 一、实战教程之强化学习 TensorFlow 2.0 (九) - 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient TensorFlow 2.0 (八) - 强化学习 DQN 玩转 gym Mountain Car Ten...
tensorflow2实现图像分类：以猫狗数据集为案例（下）
Leo的博客
03-30 5230
上节实现完的精确度和loss绘制图如下。从图中可以看出，训练精度和验证精度相差很大，模型在验证集上仅达到70%左右的精度。 本节研究其问题，并尝试提高模型的整体性能。 过拟合 在上面的图中，训练精度随着时间线性增加，而验证精度在训练过程中停滞在70%左右。此外，训练和验证准确性之间的差异是显而易见的——这是过拟合的标志。 当训练样本数量较少时，模型有时会从训练样本中的...
TensorFlow 2.0 Seq2Seq+Attention模型与实例解析
资源摘要信息:"tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例代码解压缩文件" Seq2seq模型（Sequence-to-Sequence）是一种用于序列转换任务的深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要生成、语音识别等领域。它...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值