1、内置模型层 基础层 Dense：密集连接层。...一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D：空间随机置零层。训练期间以一定几率将整个特征图置0，一种正则化手段，有利于避免特征图之间过高的相关性。 Input：输入层。...通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。 Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。
如果你在Keras 3中实现了它，那么任何人都可以立即使用它，无论他们选择的框架是什么（即使他们自己不是Keras用户）。在不增加开发成本的情况下实现2倍的影响。 - 使用来自任何来源的数据管道。...另外，只要开发者使用的运算，全部来自于keras.ops ，那么自定义的层、损失函数、优化器就可以跨越JAX、PyTorch和TensorFlow，使用相同的代码。...在Keras中，Sequential 和 Model 类是模型构建的核心，为组装层和定义计算图提供了一个框架。 Sequential 是层的线性堆栈。...Model类与函数式API一起使用，提供了比Sequential更大的灵活性。它专为更复杂的架构而设计，包括具有多个输入或输出、共享层和非线性拓扑的模型。...Model 类的主要特点有： 层图：Model允许创建层图，允许一个层连接到多个层，而不仅仅是上一个层和下一个层。 显式输入和输出管理：在函数式API中，可以显式定义模型的输入和输出。
顺序模型可以称为模型，其中一层的输出用作另一层的输入，即模型的拓扑结构是层的原始“堆栈”——没有任何分支或跳过。 然后，可以通过调用 model.add 方法添加第一层，这会创建一个密集层。...在以下示例中，我们向神经网络添加了一个具有一个输入和一个输出的密集层： // Defining a machine learning sequential model const modelObj =...它在使用神经网络库的开发人员中非常流行。由于 Keras 使用多个框架作为后端，你可以在 CNTK、TensorFlow 和其他框架中训练模型。...使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。尽管模型也可以在 Node.js 中运行，但只有 CPU 模式可用。不会有 GPU 加速。...Keras 被认为是人工智能库的 JS 替代品，它允许您在项目中执行不同的模型并利用 WebGL 3D 设计的 API 提供的 GPU 支持。
二、Keras：TensorFlow 2 的高级 API 在本章中，我们将讨论 Keras，这是 TensorFlow 2 的高级 API。...主要模型称为序列，是层的线性栈。 还有一个使用 Keras 函数式 API 的系统。...密集（完全连接）层 密集层是完全连接的层。 这意味着上一层中的所有神经元都连接到下一层中的所有神经元。 在密集的网络中，所有层都是密集的。 （如果网络具有三个或更多隐藏层，则称为深度网络）。...当要学习的类互斥时使用此函数，以使 softmax 层输出的概率总计为 1。 它被实现为在密集层上的激活。...3 ：使用 Keras 函数式 API 方法 4 ：通过将tf.keras.Model对象子类化 有关这四种方法的详细信息，请参考第 2 章“TensorFlow 2 的高级 API，Keras”。
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。...1）Sequential 模型是多个网络层的线性堆栈，可以从 keras 的模型库中导入 Sequential 模型： from keras.models import Sequential import...tensorflow as tf # create a sequential model model = Sequential() Using TensorFlow backend. 2）将一些网络层...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
△ 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。...正因如此，TensorFlow才要同时提供命令式API (如Subclassinng)。 而两类API是完全可以互操作的。这样，就可以混合搭配，把一种模型嵌套在另一种模型里。...优点 前向 (Forward Pass) 是用命令式的方法写的，想拿自己的实现，把库中的实现替换掉 (比如替换一层，一个神经元，或者一个损失函数) ，是很容易的。...△ pix2pix训练用的Loop和损失函数 要让两种方法都可用，这一点很重要，还可以轻松地降低代码的复杂程度，降低维护成本。...官方表示，2.0会更加注重简单性和易用性，主要更新如下： · 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 · 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 · 为研究提供强大的实验工具
使用tf.keras构建一个简单的CNN tf.keras是TensorFlow实现的Keras API规范。...下面的6行代码使用公共模式定义卷积网络：堆栈Conv2D和MaxPooling2D层。...通过将参数传递shape给第一层来完成此操作。 为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。...然而在Keras中创建模型的另一种方法是使用Keras的Model Subclassing API，它遵循面向对象的结构来构建模型并定义它的前向传递。...编译和训练模型 在Keras中，编译模型只是将其配置为训练，即它设置在训练期间使用的优化器，损失函数和度量。为了训练给定数量的时期（数据集的迭代）的模型，.fit()在model对象上调用该函数。
Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets API导入数据 使用TensorFlow...有好几类神经网络存在，本教程使用密集的，或者被称为完全连接的神经网络：某一层的神经元接接收来自前一层中每个神经元的输入连接。...使用Keras创建模型 TensorFlow的tf.keras API时创建模型和图层的首选方式。Keras会处理将所有内容连接在一起的复杂性，这让构建模型并进行实验变得很容易。...详情请见Keras文档。 tf.keras.Sequential模型是一个线性堆栈层。其初始化需要一个图层实例列表，在本教程的示例中，领个密集图层各有10个节点，一个输出图层3个代表预测标签的节点。...有许多可用的激活函数，隐藏层通常使用修正线性单元(即代码中的relu)。 隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。像机器学习的其他很多方面一样，神经网络的各个部分的选择需要知识和实践。
图中显示了上面代码创建的模型（使用 plot_model 构建，您可以在本文的下一个示例中重用代码片段） TensorFlow 2.0 提供了另一种符号模型构建 API：Keras Functional...相比之下，在 Keras 中，抽象的水平是与我们想象的方式相匹配的：由层构成的图，像乐高积木一样叠在一起。这感觉很自然，这是我们在 TensorFlow 2.0 中标准化的模型构建方法之一。...使用命令式样式来构建一个带有注意 图像字幕 的模型（注意：此示例目前正在更新）（https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/tutorials...局限性 当前的符号 API 最适合开发层的有向无环图模型。这在实践中占了大多数用例，尽管有一些特殊的用例不适合这种简洁的抽象，例如，动态网络（如树状神经网络）和递归网络。...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
TensorFlow 的特征 1. 快速响应的结构 使用 TensorFlow，我们可以很容易地可视化图的每个部分，这在使用 Numpy 或 SciKit 时是做不到的。 2....Keras 还为编译模型、处理数据集、图形可视化等提供了一些最佳实用程序。 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...SciPy 是一个使用 Numpy 来解数学函数的库。SciPy 使用 Numpy 数组作为基本数据结构，并附带用于科学编程中各种常用任务的模块。...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成——能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU——比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分——Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数
2.灵活 TensorFlow 的一个非常重要的特性是，它的操作非常灵活。...Keras 还为编译模型、处理数据集、图形可视化等提供了一些最佳实用程序。 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...它的构建是为了深入集成到 python 中，以便可以与流行的库和包（如 Cython 和 Numba）一起使用。...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成：能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数
生成 CNN 符号（在最后的密集层上通常没有激活） 指定损失（交叉熵通常与 softmax 绑定）、优化器和初始化权重，也许还有 session 使用自定义迭代器（所有框架的通用数据源）在训练集的小批量上进行训练...这一实例中仅使用若干个层（conv2d、max_pool2d、dropout、全连接）。对于一个合适的项目，你也许有 3D 卷积、GRU、LSTM 等等。...为方便对比，上文中的实例（除了 Keras）使用同等水平的 API 和同样的生成器函数。我在 MXNet 和 CNTK 的实验中使用了更高水平的 API，在该 API 上使用框架的训练生成器函数。...在 Caffe2、PyTorch 和 Theano 中，必须手动启用。而在 CNTK、MXNet 和 Tensorflow 中，该操作默认进行。我不确定 Chainer 是什么情况。...一些框架支持稀疏标签，而不是独热标签（如，Tensorflow 中有 f.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits）。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...2.深度学习模型生命周期 在本部分中，您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。
在 TensorFlow 中结合 Keras 使用，会有双赢效果： 你可以使用 Keras 提供的简单、原生 API 来创建自己的模型。...当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...接下来，我们要做的是： 1.学习如何使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块实现相同的网络架构 2.在我们的 Keras 模型中包含一个 TensorFlow 激活函数，而该函数未在Keras...在模型定义中，我使用 Lambda 层，如代码中的黄色突出显示，它可以用于插入自定义激活函数 CRELU （Concatenated ReLUs）， 激活函数 CRELU 是由 Shang 等人在论文“...相反，更需要我们注意的是，如何在 Keras 模型内部，用 TensorFlow 的激活函数替换标准 Keras 激活函数！
本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...流程如下所示： 构建一个 Keras 模型，可使静态输入 batch_size 在函数式 API 中进行训练。 将 Keras 模型转换为 TPU 模型。...（参考论文：https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf） 在 Keras 中，要定义静态 batch size，我们需使用其函数式 API，然后为 Input 层指定 batch_size...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。...import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.layers import Input, LSTM, Bidirectional, Dense,
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...▌2、问：Keras 只是 TensorFlow 或其他库的一个包装器吗？ 答：不，这是一个常见的（但可以理解的）错误观念。...://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。...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。...请注意，tf.layers 中的非面向对象层将被弃用，tf.contribution（包括高级API，如 tf.contribution.slim 和 tf.contribution.learn）在 TF
此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。 ?...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。...任何在先前代码库中未解决的 Keras 相关活跃问题将在现有的 ticket 线程中处理，并将通过提交到新代码库进行修复； 4. 与原代码库相关的陈旧问题将被关闭。...Keras 也会给予反馈并对用户提出的更改进行验证。如果更改很小，如文档修复中简单的 bug 修复，则只需打开 PR 无需讨论。...）和超网络（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。
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