六、tensorflow之添加层。

Tensorflow--tutorial--建造神经网络(输入层,隐藏层,输出层) 建造一个完整的神经网络,包括添加神经层,计算误差,训练步骤,判断是否在学习。 ***代码如下:***(我把注释写的非常详细,不用怕看不懂) from __future__ import print_function #导入所需模块 import tensorflow as tf import numpy as np #定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值、输入的... 阅读详情

对于tensorflow来讲,利用python添加层是通过定义函数定义的。
比如,定一个层,实现activation(x*w+b) , activation是激活函数。

import tensorflow as tf
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation=None):
  Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,
  out_size]))
  biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]))+0.1
  Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
  if activation = None:
    outputs=Wx_plus_b
  else:
    outputs= activation( Wx_plus_b)
  return outputs
Tensorflow Embedding层 Tensorflow的Embedding层实际功能就是完成从一个数组到另外一个数组的映射。比如数组x=[0,2,1,0,1,0],经过下面的Embedding层后,得到的输出为: import tensorflow as tf x = [0,1,1.2,0.4,1,0,2] model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(3, 2, input_length=7))#输入维,输出维 model.compile('rmspro 阅读详情

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