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人工智能|备战Tensorflow技能认证之两种快速构建模型的常用方式

这两种方式能帮助快速地搭建模型，但并不意为这两者方式不能搭建复杂的模型，本文将以典型案例手写数字识别为例，来看看如何运用tf.keras.Sequential和Keras Functional API，...5 Keras Functional API Functional API即保证了搭建模型的简单快捷，也具有很好的灵活性和可扩充性，无论是单输入/输出还是多/输入输出都能实现。...#定义输入层，并限制其shape inputs=tf.keras.Input(shape=[28,28,1]) #定义不同神经层，并且每一层的输入都来自于上一层 x=layers.MaxPool2D...6 总结 tf.keras.Sequential和Keras Functional API都可以有助于快速地建立神经网络模型，.Sequential简单易懂，在既定框架下可以最快的搭建些不是很复杂的模型...，Functional API同样简单可扩展性高，应用范围更广。

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【算法】 Keras 四步工作流程

有两种定义神经网络的方法：Sequential模型类和Functional API。...创建模型的另一种方法是通过Functional API。与Sequential模型限定仅由线性堆栈中的层构成的网络相反，Functional API提供了更复杂模型所需的灵活性。...请注意，只有模型的第一层需要明确说明输入维度;以下层能够从先前的线性堆叠层推断出。按照标准做法，整流线性单元激活函数用于该层。 下一行代码定义了我们模型的下一个Dense层。...请注意，此处未指定输入大小。但是，指定输出大小为5，这与我们的多类别分类问题中的假定类别数量相匹配（请再次检查上面的代码片段以确认）。...由于这是我们用网络解决的多类分类问题，因此该层的激活功能设置为softmax。

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    扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层

    1.1 最大池化层 tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding="valid", data_format...1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理，这里就展示一个API就不再多说了。..., **kwargs ) 1.3 全局最大池化层 tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None, **kwargs) 这个其实相当于pool_size...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍

    2.2K10

    使用Keras建立Wide & Deep神经网络，通过描述预测葡萄酒价格

    Keras模型，但这次我想尝试一下Functional API。...Sequential API是Keras的最佳入门方法，它可以让你轻松地将模型定义为层堆栈。而Functional API允许更多灵活性，最适合应用于多重输入模型或组合模型。...用KERAS FUNCTIONAL API创建WIDE模型 Keras有两种用于构建模型的API：Sequential API和Functional API。...Functional API给我们提供了更多的灵活性，让我们可以对层进行定义，并将多重特征输入合并到一个层中。当我们做好准备，它也能够很容易地将我们的wide和deep模型结合到一起。...使用Functional API，我们就可以在短短几行代码中定义我们的wide模型。首先，我们将输入层定义为12000个元素向量（对应词汇表中的每个单词）。

    1.9K40

    Keras Pytorch大比拼

    Keras的独到之处在于其易用性。它是迄今为止最容易上手和运行的框架。在Keras中，定义神经网络是直观的，而使用functional API允许开发人员将层定义为函数。...但是在做选择时您应该了解Keras和Pytorch的不同特点。 ? (1) 定义模型的类和函数对比 为了定义深度学习模型，Keras提供了Functional API。...使用Functional API，神经网络被定义为一组序列函数，依次应用这些函数。...例如，层1的输出是层2的输入： img_input = layers.Input(shape=input_shape) x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=...您需要知道每个层的输入和输出大小，但这是一个可以很快掌握的简单方面之一。您不必处理和构建一个您无法在调试中看到的抽象计算图。

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    啥是符号式API，命令式API：TF 2.0两种搭建都支持，该怎么选？

    △ 用上文代码搭建的模型，就长这样 TensorFlow 2.0还提供了另一种符号式API，叫Keras Functional。...Sequential是给堆栈图用的API，Functional是给DAG用的API。 ? △ 用Functional搭建的，多输入多输出模型 Functional API可以用来搭建更灵活的模型。...它能搞定非线性拓扑、拥有共享层的模型，、以及拥有多重输入、输出的模型。 简单来说，Functional API就是一组工具，用来生成这些分层图。 优点 这里，模型会有一个类似图形的数据结构。...TF 2.0是直接支持Keras Subclassing API (子类化API) 。与Sequential、Functional一样，这个API也是官方推荐的模型开发方式。...· 几乎不会对输入或层兼容性做检查，所以Debug的压力从框架上转移到了开发者身上。 命令式的模型，很难重复利用。比如，你是没办法用一个一致的API，去访问中间层或神经元的。

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    TensorFlow 2.0 中的符号和命令式 API

    使用 Functional API 创建多输入 / 多输出模型的快速示例 Functional API 是一种创建更灵活模型的方法。...它可以处理非线性拓扑 (non-linear topology)，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。基本上，Functional API 是一组用于构建这些层形成的图的工具。...您可以使用 Sequential 和 Functional API 中所有熟悉的层，初始化器和优化器。...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。...如果您的目标是易用性，低概念开销 (low conceptual overhead)，并且您希望将模型视为层构成的图：使用 Keras Sequential 或 Functional API（如将乐高积木拼在一起

    1.7K20

    Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

    新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。...3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...到目前为止，我们看到的所有层都可以按函数组合，就像这样 (我们称之为 “Functional API”)： 函数式 API 往往比 subclassing 更简洁，并且还有其他优点。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...subclassing Functional API 最后，你可以在这个 Colab 笔记本中使用这些代码示例： https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg

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    “Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

    新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。...3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: ?...到目前为止，我们看到的所有层都可以按函数组合，就像这样 (我们称之为 “Functional API”)： ? 函数式 API 往往比 subclassing 更简洁，并且还有其他优点。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...Functional API 最后，你可以在这个 Colab 笔记本中使用这些代码示例： https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg

    1K10

    一文详解 TensorFlow 2.0 的 符号式 API 和命令式 API

    Sequential 是针对堆栈图的 API；而 Functional，如你所想，是针对 DAG 的 API。 ? 使用 Functional API 创建多输入/多输出模型。...Functional API 是一种创建更灵活的模型的方法，可以操作非线性拓扑、共享层的模型以及有多个输入或输出的模型。...相比之下，使用 Keras 的 Functional API，抽象化级别可以匹配心智模型：像乐高拼图一样将层次图拼接起来。...无论是使用 Sequential API 还是 Functional API，你都会用到所有熟悉的层、初始化器以及优化器。...使用这一 API 样式时，由于几乎不会对输入或者层间兼容性进行检查，因此大量的故障排除压力就从框架上转移到了开发者身上。 命令式模型很难进行重复利用。

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    TensorFlow 2.0发布在即，高级API变化抢先看

    我们会先解答下大家比较关注的几个问题，然后我们会介绍 TensorFlow 2.0 中关于Keras 的一些新功能和重大变化，如Sequential API、Functional API、Model Subclassing...tf.keras 与 TensorFlow 的生态系统紧密结合，可以支持： tf.data 用于构建高性能的输入流。...://www.tensorflow.org/tutorials/ Functional API 当然，顺序模型是一个简单的神经网络层堆栈，不能代表任何模型。...不过，你可以使用 Functional API 来构建更高级的模型，定义复杂的拓扑结构，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。

    1.3K10

    干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

    本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来，那么，我们是不是只需要提供一个层的列表，就能由 Keras 将它们自动首尾相连...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...还有 keras 怎么用 subclass 的方式。这种小 demo 没啥意义。还有导出模型，这个很难弄。这些应该多写。...比如我要用现成的inception解决回归问题而不是分类，需要修改输入层和输出层。

    3.8K00

    深度学习使用 Keras ，仅 20 行代码完成两个模型训练和应用

    API 接口，相信不久的未来 Keras 将成为每种框架的统一接口，让熟悉 Keras 的人们能够在各种框架中根据性能的优劣自由切换。...类似 keras 的 API 模块也有 PrettyTensor 与 layers，不过从 Tensorflow 官网的态度来看，它很可能将在未来被删减，而主推 keras，同时很多更新的功能 keras...Keras Insight 此 API 主要有两种模式可以让我们建构神经网络： Sequential Model Functional Model 他们彼此之间在背后代码上的运算过程是一样的，差别主要在于我们使用者书写上的差异...既然是搭建神经网络专用的 API，那么整个框架主要的功能也就只围绕着相关的机制操作，主要的机制如下陈列： .add: 添加一层新的神经网络 .compile: 把上面呢所有添加好的神经网络全部打包 .fit...接着同样使用模块的功能开始创建神经网络，如果一开始设定神经层的格式需要修改，可以参考下面方法，分作两种输入数据的格式。 1-2-1. MNIST input ? 1-2-2.

    1K20

    Keras 从零开始构建深度神经网络

    Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说，Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装，以提供更加优雅，用户友好的接口设计。...使用 Keras 创建深度神经网络模型 Keras 提供两种创建神经网络的方法: 序列化模型（Sequential model），函数式API（Functional API）。...下面分别使用两种方法，创建最简单的3层神经网络模型，1个输入层，1个隐藏层和1个输出层，其中输入大小（shape）为 100, 输出大小为 10，隐藏层大小为 32。...Keras 将根据第1层自动推断后续所有层的形状。这意味着，你只需为第1层设置输入维度。...（Functional API） Keras 函数式API用来定义结构更为复杂的模型。

    1.2K21

    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...可以使用Sequential API或Functional API定义模型，我们将在下一部分中进行介绍。 # define the modelmodel = ......下面的示例定义了一个顺序MLP模型，该模型接受八个输入，一个隐藏层包含10个节点，然后一个输出层包含一个节点以预测数值。...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。 首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。....# define the layersx_in = Input(shape=(8,)) 接下来，可以通过调用层并传递输入层来将完全连接的层连接到输入。这将返回对该新层中的输出连接的引用。

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    Keras的基本使用(1)--创建，编译，训练模型

    Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...）但需要注意的是，数据的 batch大小不应包含在其中 有些 2D 层，可以使用 Dense，指定第一层输入维度 input_dim 来隐含的指定输入数据的 shape，它是一个 Int 类型的数据。...还有一些 3D 的时域层支持通过参数 input_dim 和 input_length 来指定输入 shape。...中文文档中的说明：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。...更多详见：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functional_API/#functional 2.编译创建好的模型 网络模型搭建完后

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章 使用Keras搭建人工神经网络

    图10-10 Keras API的两个实现：左边是多后端Keras，右边是tf.keras 排在Keras和TensorFlow之后最流行的深度学习库，是Facebook的PyTorch。...但是，尽管Sequential十分常见，但用它搭建复杂拓扑形态或多输入多输出的神经网络还是不多。所以，Keras还提供了Functional API。...这就是Functional API的得名原因。这里只是告诉Keras如何将层连起来，并没有导入实际数据。...使用Subclassing API搭建动态模型 Sequential API和Functional API都是声明式的：只有声明创建每个层以及层的连接方式，才能给模型加载数据以进行训练和推断。...另外，Keras不能提前检查数据类型和形状，所以很容易犯错。所以除非真的需要灵活性，还是使用Sequential API或Functional API吧。

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