在TensorFlow r0.9中更改DNNClassifier中的激活函数,可以通过以下步骤实现:
- 导入所需的库和模块:import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn import DNNClassifier
- 定义自定义的激活函数:def custom_activation(x):
return tf.nn.relu(x) # 这里以ReLU函数为例,你可以根据需要选择其他激活函数
- 创建DNNClassifier对象时,通过activation_fn参数指定自定义的激活函数:classifier = DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], activation_fn=custom_activation)这里的hidden_units参数指定了DNN中每个隐藏层的神经元数量。
- 完整的代码示例:import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn import DNNClassifier
def custom_activation(x):
return tf.nn.relu(x)
classifier = DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], activation_fn=custom_activation)
这样就成功地在TensorFlow r0.9中更改了DNNClassifier中的激活函数。请注意,以上代码仅为示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。