带数字的全连接层

时间:2019-06-25 12:37:18

标签: tensorflow deep-learning conv-neural-network

我在理解如何实现完全连接的层时遇到了一些麻烦。有人可以分享具有真实价值的例子吗?

例如展平输入,乘以权重,加上偏差,等等。

1 个答案:

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TensorFlow可以为您完成大多数底层工作。

看看其中一个入门教程,其中仅几行代码就有完整的示例:

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

链接:https://www.tensorflow.org/tutorials