（三）深度學習計算 1 模型構造

相比於先前**示例中的tf.keras.sequential類，tf.keras.model的模型構造方法更加靈活。

tf.keras.model類是tf.keras模組裡提供的乙個模型構造類，可以繼承它來定義需要的模型。

構造多層感知機，**示例如下：

import tensorflow as tf

class

mlp(tf.keras.model)
:def
__init__
(self)
:# initialize self
super()
.__init__(
)        
self.flatten = tf.keras.layers.flatten(
)        self.dense1 = tf.keras.layers.dense(units=
256, activation=tf.nn.relu)
self.dense2 = tf.keras.layers.dense(units=10)
defcall
(self, inputs)
:        x = self.flatten(inputs)
x = self.dense1(x)
output = self.dense2(x)
return output

例項化mlp類得到模型變數net，**示例如下：

# outputs random values from a uniform distribution.

x = tf.random.uniform((2
,20))
net = mlp(
)net(x)

其中，net(x)呼叫mlp類定義的call函式完成前向計算。

輸出：

事實上，sequential類繼承自tf.keras.model類。當模型的前向計算為串聯各層的簡單計算時，可以通過這種更加簡便的方式來定義模型。

sequential類的目的：提供add函式來逐一新增串聯的block子類例項，而模型的前向計算就是將這些例項按新增的順序逐一計算。

用sequential類來實現1.1小節的mlp類，並用隨機初始化的模型做一次前向計算，**示例如下：

model = tf.keras.models.sequential(

[    tf.keras.layers.flatten(),
tf.keras.layers.dense(units=
256, activation=tf.nn.relu)
,    tf.keras.layers.dense(units=10)
])

model(x)

雖然sequential類使模型構造更簡單，但繼承tf.keras.model類可以極大拓展模型構造的靈活性。

構造乙個略複雜的網路fancymlp，**示例如下：

class

fancymlp
(tf.keras.model)
:def
__init__
(self)
:super()
.__init__(
)        self.flatten = tf.keras.layers.flatten(
)        self.rand_weight = tf.constant(tf.random.normal((20
,20))
)        self.dense = tf.keras.layers.dense(units=
20, activation=tf.nn.relu)
defcall
(self, inputs)
:        x = self.flatten(inputs)
# hidden layer
x = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.rand_weight)+1
)        x = self.dense(x)
# control l2 norm
"""        signature: tf.norm(tensor, ord='euclidean', axis=none, keepdims=none, name=none)
docstring: computes the norm of vectors, matrices, and tensors.
"""while tf.norm(x)
>1:
x /=
2if tf.norm(x)
<
0.8:
x *=
10return tf.reduce_sum(x)

使用了常數權重rand_weight（並非模型引數）、做了矩陣乘法操作（tf.matmul），並重複使用了相同的dense層。

該模型進行隨機初始化和前向計算：

net = fancymlp(

)net(x)

fancymlp和sequential類都是tf.keras.model類的子類，巢狀呼叫示例如下：

class

nestmlp
(tf.keras.model)
:def
__init__
(self)
:super()
.__init__(
)        self.net = tf.keras.models.sequential(
)        self.net.add(tf.keras.layers.flatten())
self.net.add(tf.keras.layers.dense(units=
64, activation=tf.nn.relu)
)        self.net.add(tf.keras.layers.dense(units=
32, activation=tf.nn.relu)
)        self.dense = tf.keras.layers.dense(units=
16, activation=tf.nn.relu)
defcall
(self, inputs)
:return self.dense(self.net(inputs)
)    
net = tf.keras.models.sequential(
)net.add(nestmlp())
net.add(tf.keras.layers.dense(20)
)net.add(fancymlp(
))

net(x)

參考《動手學深度學習》(tf2.0版)

深度學習baseline模型 深度學習模型訓練流程

工作中訓練了很多的深度學習模型，目前到了上公升到方 的角度來看了。日常工作中有的人可能已經在遵循方 做事，可能自己沒有注意，有的人可能沒有遵循方 在做事，雖然可能最後的結果差不多，但花費的時間和精力應該會差別很大，當然這是我自己的感受。我們不必完全按照方 來做，但基本流程跟方 應該一致。下面的具體步...

深度學習模型

深度學習常用方法 深度置信網路 dbn 概率生成模型，生成資料 卷積神經網路 cnn 判別模型，處理二維圖 卷積深度置信網路 cdbn 兩者的結合 迴圈神經網路 rnn 與時間序列有關的 對抗神經網路 gan 兩個網路的零和遊戲，乙個網路用來判別，乙個網路用來生成 自動編碼器 vae 生成模型 深度...

深度學習計算模型中 門函式 的作用

上面是lstm的計算公式，那三個sigmoid作為非線性函式的就是三個門。lstm是rnn模型，決定t時刻節點的除了當前x t 外，還有t 1時刻的隱層節點輸出h t 1 這代表了歷史資訊對當前的影響，所以決定門開關程度的除了當前輸入x t 外，還有h t 1 含義很清楚，輸入門是用來控制輸入i t...