shentanyue的博客

卷积层Conv1D层keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initialize...

目录关于Keras的“层”（Layer）核心层Dense层参数：输入输出Activation层参数输入shape输出shapeDropout层参数参考文献Flatten层例子Reshape层参数输入shape输出shape例子Permute层参数例子输入shape输出shapeRepeatVec...

函数式模型接口Keras的函数式模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个函数式模型from keras.models import Modelfrom keras.layers import Input, Densea = Input(shape=(32,))b = Dense(32)(a)model = Model(inputs=a, o...

常用Sequential属性model.layers是添加到模型上的层的listSequential模型方法addadd(self, layer)向模型中添加一个层layer: Layer对象poppop(self)弹出模型最后的一层，无返回值compilecompile(self, optimizer, loss, metrics=None, s...

关于Keras模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。两类模型有一些方法是相同的： model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Pyt...

Keras中文文档 --https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型，函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型只是它的一种特殊情况。 总而...

参考Keras中文文档 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/ 序贯模型时多个网络层的线性堆叠，可以理解成  先建立一个容器，然后往里面填东西，模型从头走到尾。可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：from keras.models...