tensorflow中tf.keras.models.Sequential()用法_小张学习之路分享

这篇博客适合新手,介绍了Sequential模型的基础知识,它是一种前馈网络结构,层层训练,没有环形连接。作者分享了多个学习资源,包括Keras中文文档、详细教程和关于Sequential模型在Keras与TensorFlow中的应用。这些资源将帮助初学者更好地理解和使用Sequential模型。

sequential 模型是那种最简单的结构的模型。按顺序一层一层训练,一层一层往前的那种。没有什么环的结构。比如像前馈网络那样。就像下图这样的,一层层的那种。
在这里插入图片描述

由于自己还是个新手小白,尚没有总结这个用法的能力,这里分享几个自己看了,启发很大的学习网址:

1. https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/(这个网址是keras中文文档下的,还有很多其他的内容介绍)
2. https://blog.youkuaiyun.com/yunfeather/article/details/106461462(这个博主讲的清晰明了,适合小白噢)
3. https://blog.youkuaiyun.com/mogoweb/article/details/82152174(这个博主讲的是keras中的sequential模型,虽然我并不理解它和tensorflow中sequential的区别)
4. https://www.freesion.com/article/8326674409/(相对来说这篇文章,就不太适合小白,需要有一丢丢学习基础的人)

### 关于 TensorFlow KerasSequential、plot_model 和 EarlyStopping 出现红色波浪线的问题 在使用 TensorFlowKeras 时,如果 `Sequential`、`plot_model` 或 `EarlyStopping` 出现红色波浪线,通常是因为以下几种原因之一: 1. **库未正确导入**:确保所有相关的库和模块都已正确导入。例如,`Sequential` 需要从 `tensorflow.keras.models` 导入[^1],而 `plot_model` 需要从 `tensorflow.keras.utils` 导入[^2]。对于 `EarlyStopping`,需要从 `tensorflow.keras.callbacks` 导入[^3]。 2. **版本兼容性问题**:检查当前使用的 TensorFlow 版本是否与代码中的功能兼容。某些功能可能在不同版本中有所更改或被弃用[^4]。 3. **IDE 或编辑器配置问题**:有时 IDE(如 VS Code、PyCharm)可能会因为缓存问题或语言服务器配置错误导致误报。尝试重启 IDE 或更新其插件以解决此问题[^5]。 以下是正确的导入方式以及一个示例代码: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential # 导入 Sequential 模型 from tensorflow.keras.layers import Dense # 导入 Dense 层 from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping # 导入 EarlyStopping 回调 from tensorflow.keras.utils import plot_model # 导入 plot_model 工具 # 创建一个简单的 Sequential 模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)), Dense(10, activation='softmax') ]) # 使用 EarlyStopping 回调 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3) # 绘制模型结构图 plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) ``` #### 可能的解决方案 - 如果问题仍然存在,请验证是否安装了最新版本的 TensorFlow,并确保环境中没有多个冲突的 TensorFlow 安装版本[^6]。 - 在某些情况下,IDE 的类型检查工具可能无法识别动态生成的属性或方法。可以尝试禁用特定行的类型检查,或者使用注释 `# type: ignore` 来忽略误报[^7]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

123我是木头人

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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