本文详细阐述了在数字信号处理（DSP）开发中如何设置模型和模块属性，以优化性能和功能。通过代码示例展示了如何定义模型的基本信息和行为，以及模块的特定行为和配置。正确设置属性能实现个性化配置，满足特定需求，提升DSP模型的效果。
在DSP（数字信号处理）开发中，设置模型和模块属性是非常重要的一步。通过正确设置属性，可以优化DSP模型的性能和功能。本文将介绍如何设置模型和模块属性，并提供相应的源代码示例。
- 模型属性设置
在DSP开发中，模型属性用于定义模型的基本信息和行为。以下是设置模型属性的示例代码：
import tensorflow as tf
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential()
# 设置模型属性
model.name = 'MyMo
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