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tensorflow笔记第三讲

目录

  • 八股搭建神经网络
    • 六步法
      • sequential 相当于网络容器
      • compile（）指定优化器、损失函数
      • model.fit()
      • model.summary()
      • class MyModel(Model) model = MyModel
      • MNIST数据集
      • FASHION数据集

八股搭建神经网络

六步法

  • 导入函数包，指定训练集测试集，设定模型，指定损失函数和优化器，告知迭代多少次数据集，打印网络结构和参数统计。
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sequential 相当于网络容器

  • 这里主要描述从输入层到输出层的网络结构
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compile（）指定优化器、损失函数

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  • tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False) 这里false表示神经网络预测结果输出前经过概率分布，简单地理解为是否原样输出。

model.fit()

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model.summary()

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class MyModel(Model) model = MyModel

  • 当无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构，这时候选择用类class搭建神经网络结构
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MNIST数据集

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FASHION数据集

tensorflow笔记第三讲_第9张图片

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