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法律研究如何使用 Python 中的 Tensorflow 建立一個順序模型？
可以使用“Sequential” API 建立順序模型，該 API 使用“ layers.experimental.preprocessing.Rescaling”方法。其他層在建立模型時指定。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協作建立神經網路？
我們將使用 Keras Sequential API，它有助於構建順序模型，用於處理簡單的層堆疊，其中每一層都只有一個輸入張量和一個輸出張量。
我們使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 Python 程式碼，無需任何配置，並且可以免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。
print("Sequential model is being created")
num_classes = 5
model = Sequential([
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(num_classes)
])程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
輸出
Sequential model is being created
解釋
- 該模型包含三個卷積塊，每個塊中都有一個最大池化層。
- 它還在其頂部有一個具有 128 個單元的全連線層。
- 這由 relu 啟用函式啟用。
- 此模型未針對高精度進行調整。
- 建立了一個包含三層的順序模型。
更新於： 2021年2月20日
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