Keras學習之路 1

用keras實現異

剛剛看了keras的說明，想著簡單用keras實現一下這個神經網路。

from keras.models import sequential

from keras.layers import dense, activation, dropout
import numpy as np
x_train = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y_train = np.array([[0],[1],[1],[0]])
if __name__ == "__main__":
model = sequential()
model.add(dense(4, activation="tanh", input_dim=2, use_bias=true))
model.add(dense(1, activation="tanh", input_dim=3, use_bias=true))
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)
#score = model.evaluate(x_train, y_train)
predict = model.predict(x_train)
#print(predict)
result=
index = 0
for i in predict:
if i < 0.5:
else:
print(result)

然後用sequential()建立模型，通過add新增dense來建立一層一層的神經

設定model的引數，也就是loss和optimizer

keras我感覺好的一點是有個叫model.summary()的東西，這個東西可以看到我的模型到底現在是幾層、每一層的輸入輸出、引數

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