tensorflow學習012——tf.keras函式式API
阿新 • • 發佈：2021-11-14
2.11tf.keras函式式API
將每一層寫成一個函式，每次使用直接呼叫。
好處：可以建立多輸入多輸出模型
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from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_mnist.load_data() train_images = train_images / 255 test_images = test_images / 255 #先建立一個輸入 input = keras.Input(shape=(28,28)) #這裡只需要寫明圖片的形狀就可以 x = keras.layers.Flatten()(input) x = keras.layers.Dense(32,activation='relu')(x) x = keras.layers.Dropout(0.5)(x) x = keras.layers.Dense(64,activation='relu')(x) output = keras.layers.Dense(10,activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs=input,outputs=output) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc']) model.fit(train_images,train_labels,epochs=5,validation_data=(test_images,test_labels)) print(model.evaluate(test_images,test_labels))
作者：孫建釗
出處：http://www.cnblogs.com/sunjianzhao/
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