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shape[-1] 首先需要知道，对于二维张量，shape[0] 代表行数，shape[1] 代表列数，同理，三维张量还有 shape[2]； 一般来说 -1 代表最后一个，所以shape[-1]代表最后一个维度，如在二维张量里，shape[-1]表示列数，注意，即使是一维行向量，shape[-1] 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:27
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keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False) learning_rate: float >= 0. 学习率。 beta_1: f 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:26
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Input()参数解析 layers.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None, ragged=False, **kwargs,)Returns: A tensor. 参数 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:26
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本文章向大家介绍Keras（七）Keras.layers各种层介绍，主要包括Keras（七）Keras.layers各种层介绍使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convol 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:26
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tf.keras.backend.int_shape函数 tf.keras.backend.int_shape(x) 定义在：tensorflow/python/keras/backend.py。 返回张量或变量的shape，作为int或None条目的元组。 参数： x：张量或变量。 返回： 整数元 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:25
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空间数据的全局平均池化操作。 一张图片通过卷积核提取特征，有几个卷积核就有几个特征。一张图片需要经过几次卷积，每次卷积时卷积核的个数都按2的n次方增加。第一次卷积, 卷积核2个, 得2张图，池化压缩长宽；第二次卷积, 卷积核4个, 得4张图，池化压缩长宽；因为卷积次数有限，池化大小默认(2，2)，因 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:25
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Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。如果本层的输入数据的维度大 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:25
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Keras Multiply Multiply 层的函数接口。 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。 用法 tf.keras.layers.multiply( inputs, **kwargs ) 参数 inputs 输入张量列表(至少 2 个)。 **k 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:25
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Keras MaxPooling2D 2D最大池化层keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)参数详解 pool_size: 池化窗口大小 strides: 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:25
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Keras Flatten 作用：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。例子： from keras.models import Sequential from keras.layers.core import 阅读全文
posted @ 2023-10-08 09:24
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