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tensorflow2.0教程-tensorflow.keras 快速入门

Tensorflow 2.0 教程持续更新： https://blog.csdn/qq_31456593/article/details/88606284

TensorFlow 2.0 教程- Keras 快速入门
TensorFlow 2.0 教程-keras 函数api
TensorFlow 2.0 教程-使用keras训练模型
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TensorFlow 2.0 教程-keras模型保存和序列化
TensorFlow 2.0 教程-eager模式
TensorFlow 2.0 教程-Variables
TensorFlow 2.0 教程–AutoGraph

TensorFlow 2.0 深度学习实践

TensorFlow2.0 教程-图像分类
TensorFlow2.0 教程-文本分类
TensorFlow2.0 教程-过拟合和欠拟合

完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star)

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。 keras的3个优点：
方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展

1.导入tf.keras

tensorflow2推荐使用keras构建网络，常见的神经网络都包含在keras.layer中(最新的tf.keras的版本可能和keras不同)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

2.构建简单模型

2.1模型堆叠

最常见的模型类型是层的堆叠：tf.keras.Sequential 模型

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

2.2网络配置

tf.keras.layers中网络配置：

activation：设置层的激活函数。此参数由内置函数的名称指定，或指定为可调用对象。默认情况下，系统不会应用任何激活函数。

kernel_initializer 和 bias_initializer：创建层权重（核和偏差）的初始化方案。此参数是一个名称或可调用对象，默认为 “Glorot uniform” 初始化器。

kernel_regularizer 和 bias_regularizer：应用层权重（核和偏差）的正则化方案，例如 L1 或 L2 正则化。默认情况下，系统不会应用正则化函数。

layers.Dense(32, activation='sigmoid')
layers.Dense(32, activation=tf.sigmoid)
layers.Dense(32, kernel_initializer='orthogonal')
layers.Dense(32, kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_normal)
layers.Dense(32, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01))
layers.Dense(32, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(0.01))

3.训练和评估

3.1设置训练流程

构建好模型后，通过调用 compile 方法配置该模型的学习流程：

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
             loss

本文标签： 入门快速教程keras

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