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。
  

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
  

compile（）指定优化器、损失函数

• 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()

model.summary()

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
  

MNIST数据集

FASHION数据集