keras的整體架構

from keras.models import sequential

from keras.layers import dense, activation
model = sequential([
dense(32, input_shape=(784,)),
activation('relu'),
dense(10),
activation('softmax'),
])model = sequential()
model.add(dense(32, input_dim=784))
model.add(activation('relu'))

這部分文件假設你已經對 sequential  順序模型比較熟悉。

讓我們先從一些簡單的例子開始。

sequential 模型可能是實現這種網路的乙個更好選擇，但這個例子能夠幫助我們進行一些簡單的理解。

from keras.layers import input, dense

from keras.models import model
# 這部分返回乙個張量
inputs = input(shape=(784,))
# 層的例項是可呼叫的，它以張量為引數，並且返回乙個張量
x = dense(64, activation='relu')(inputs)
x = dense(64, activation='relu')(x)
predictions = dense(10, activation='softmax')(x)
# 這部分建立了乙個包含輸入層和三個全連線層的模型
model = model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels)  # 開始訓練

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