網上對於卷積神經網路的介紹大部分都是2d的，一維卷積神經網路的比較少，使用新框架的就更少了。
**如下：
# 首先搭建網路，這裡以最簡單的sequential為例
# 先是卷積
sequential = [
tf.keras.layers.conv1d(2, kernel_size=1, padding='same', activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.maxpool1d(pool_size=2, strides=2, padding='same')
tf.keras.layers.conv1d(2, kernel_size=1, padding='same', activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.maxpool1d(pool_size=2, strides=2, padding='same')
]#然後是全連線層
layers = [
tf.keras.layers.dense(20, activation=tf.nn.relu)
tf.keras.layers.dense(15, activation=tf.nn.sigmoid)
]# 生成模型
model = tf.keras.sequential()
model.add(sequential)
model.add(layers)
# 最後build一下，賦值輸入格式
model.build(input_shape=[none, 10, 10])
tensorflow2 0 維度變換
a tf.random.normal 4,28,28,3 a 1 tf.reshape a,4,784,3 shape 1 a 1 tf.reshape a,4,1,3 shape 和1等價 a 2 tf.reshape a,4,784 3 shape 2 a 2 tf.reshape a,4,1 ...
Tensorflow2 0簡單應用 一
我是初學者 參考 1.匯入tf.keras tensorflow2推薦使用keras構建網路，常見的神經網路都包含在keras.layer中 最新的tf.keras的版本可能和keras不同 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import l...
tensorflow2 0視訊記憶體設定
遇到乙個問題 新買顯示卡視訊記憶體8g但是tensorflow執行的時候介面顯示只有約6.3g的視訊記憶體可用，如下圖 即限制了我的視訊記憶體，具體原因為什麼我也不知道，但原來的視訊記憶體小一些的顯示卡就沒有這個問題。目前的解決辦法是 官方文件解決 然後對應的中文部落格 總結一下，就是下面的兩個辦法...