一小时学会TensorFlow2之全连接层

目录
  • 概述
  • keras.layers.Dense
  • keras.Squential

概述

全链接层 (Fully Connected Layer) 会把一个特质空间线性变换到另一个特质空间, 在整个网络中起到分类器的作用.

keras.layers.Dense

keras.layers.Dense可以帮助我们实现全连接.

格式:

tf.keras.layers.Dense(
    units, activation=None, use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None, **kwargs
)
参数 介绍
units 正整数, 输出空间维度
activation 激活函数, 若不指定, 则不适用激活函数
use_bias 布尔值, 该层是否使用偏置向量
kernel_initializer kernel权值矩阵的初始化器
bias_initializer 偏执向量的初始化器
kernel_regulaizer 运用到偏执项的正则化函数
bias_regularizer 运用到偏执项的的正则化函数
activity_regulatizer 运用到层的输出正则化函数
kernel_constrint 运用到kernel权值矩阵的约束函数
bias_constraint 运用到偏执向量的约束函数

例子:

# 创建正态分布
x = tf.random.normal([256, 784])

# 创建全连接层, 输出为512
net = tf.keras.layers.Dense(512)
out = net(x)

# 调试输出
print("w:", net.kernel.shape)
print("b:", net.bias.shape)

输出结果:

w: (784, 512)
b: (512,)

keras.Squential

Squential (序列模型) 是各层次之间依次顺序的线性关系. 模型结构通过一个列表来制定.

格式:

tf.keras.Sequential(
    layers=None, name=None
)

参数:

  • layers: 添加的层
  • name: 数据名称

例子:

# 创建正态分布
x = tf.random.normal([256, 784])

# 建立网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
])

# 传入x
model(x)

# 调试输出权重和偏置顶名字和形状
for p in model.trainable_variables:
    print(p.name, p.shape)

输出结果:

w: (784, 512)
b: (512,)
dense_1/kernel:0 (784, 256)
dense_1/bias:0 (256,)
dense_2/kernel:0 (256, 128)
dense_2/bias:0 (128,)
dense_3/kernel:0 (128, 10)
dense_3/bias:0 (10,)

到此这篇关于一小时学会TensorFlow2之全连接层的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow2全连接层内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

    一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

    目录 概述 创建数据 创建常量 创建数据序列 创建图变量 tf.zeros tf.ones tf.zeros_like tf.ones_like tf.fill tf.gather tf.random 正态分布 均匀分布 打乱顺序 获取数据信息 获取数据维度 数据是否为张量 数据转换 转换成张量 转换数据类型 转换成 numpy 概述 TensorFlow2 的基本操作和 Numpy 的操作很像. 今天带大家来看一看 TensorFlow 的基本数据操作. 创建数据 详细讲解一下 TensorF

  • 一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

    一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

    目录 索引操作 简单索引 Numpy 式索引 使用 : 进行索引 tf.gather tf.gather_nd tf.boolean_mask 切片操作 简单切片 step 切片 维度变换 tf.reshape tf.transpose tf.expand_dims tf.squeeze Boardcasting tf.boardcast_to tf.tile 数学运算 加减乘除 log & exp pow & sqrt 矩阵相乘 @ 索引操作 简单索引 索引 (index) 可以帮助我们

  • 一小时学会TensorFlow2之全连接层

    一小时学会TensorFlow2之全连接层

    目录 概述 keras.layers.Dense keras.Squential 概述 全链接层 (Fully Connected Layer) 会把一个特质空间线性变换到另一个特质空间, 在整个网络中起到分类器的作用. keras.layers.Dense keras.layers.Dense可以帮助我们实现全连接. 格式: tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glo

  • 一小时学会TensorFlow2之自定义层

    一小时学会TensorFlow2之自定义层

    目录 概述 Sequential Model & Layer 案例 数据集介绍 完整代码 概述 通过自定义网络, 我们可以自己创建网络并和现有的网络串联起来, 从而实现各种各样的网络结构. Sequential Sequential 是 Keras 的一个网络容器. 可以帮助我们将多层网络封装在一起. 通过 Sequential 我们可以把现有的层已经我们自己的层实现结合, 一次前向传播就可以实现数据从第一层到最后一层的计算. 格式: tf.keras.Sequential( layers=No

  • 浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)

    池化层定义在tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3].

  • pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

    当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个. 全连接层的input_features是多少.首先来看一下这个简单的网络.这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢? 请看下文详解. class AlexN

  • Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

    之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时,是固定除最后一层的前面层权重,然后把全连接层输出改为自己需要的数目,进行最后一层的训练,那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下,不需要加载前面层的权重,方法如下: model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model =

  • pytorch三层全连接层实现手写字母识别方式

    先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效 首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader fro

  • keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层

    其实很简单 from keras.models import load_model base_model = load_model('model_resenet.h5')#加载指定的模型 print(base_model.summary())#输出网络的结构图 这是我的网络模型的输出,其实就是它的结构图 _________________________________________________________________________________________________

  • Pytorch实现全连接层的操作

    全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接. 以上一次的MNIST为例 import torch import torch.utils.data from torch import optim from torchvision import datasets from torchvision.transforms import transf

随机推荐