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法律研究如何使用Python中的順序模型進行Keras特徵提取？
TensorFlow是Google提供的機器學習框架。它是一個開源框架，與Python結合使用，可以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。它具有最佳化技術，有助於快速執行復雜的數學運算。
可以使用以下程式碼行在Windows上安裝“TensorFlow”包：
pip install tensorflow
張量是TensorFlow中使用的資料結構。它有助於連線流圖中的邊。此流圖稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。它們可以使用三個主要屬性來標識：
秩 - 它告訴張量的維度。可以理解為張量的階數或已定義張量的維度數。
型別 - 它告訴張量元素關聯的資料型別。它可以是一維、二維或n維張量。
形狀 - 它是行數和列數的總和。
Keras是作為ONEIROS（開放式神經電子智慧機器人作業系統）專案研究的一部分開發的。Keras是一個用Python編寫的深度學習API。它是一個高階API，具有高效的介面，有助於解決機器學習問題。它執行在TensorFlow框架之上。它的構建是為了幫助快速進行實驗。它提供開發和封裝機器學習解決方案所需的必要抽象和構建塊。
它具有高度的可擴充套件性，並具有跨平臺功能。這意味著Keras可以在TPU或GPU叢集上執行。Keras模型也可以匯出到Web瀏覽器或行動電話上執行。
Keras已經存在於TensorFlow包中。可以使用以下程式碼行訪問它。
import tensorflow from tensorflow import keras
我們使用Google Colaboratory來執行以下程式碼。Google Colab或Colaboratory有助於透過瀏覽器執行Python程式碼，無需任何配置，並可免費訪問GPU（圖形處理單元）。Colaboratory構建在Jupyter Notebook之上。以下是程式碼片段：
示例
print("Sequential model created")
initial_model = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(250, 250, 3)),
layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"),
layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"),
layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"),
]
)
print("Feature extraction from the model")
feature_extractor = keras.Model(
inputs=initial_model.inputs,
outputs=[layer.output for layer in initial_model.layers],
)
print("The feature extractor method is called on test data")
x = tf.ones((1, 250, 250, 3))
features = feature_extractor(x)程式碼來源 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
輸出
Sequential modal created Feature extraction form the model The feature extractor method is called on test data
解釋
模型架構準備就緒後，對其進行訓練。
訓練完成後，對其進行評估。
此模型儲存到磁碟。
可以在需要時恢復它。
可以使用多個GPU來加快模型的訓練速度。
構建模型後，它的行為就像一個功能性API模型。
這表明每一層都有輸入和輸出。
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