Keras怎么添加層到模型中

小億
107
2024-03-18 13:16:59

在Keras中，您可以通過Sequential模型對(duì)象的add()方法來添加層到模型中。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 創(chuàng)建一個(gè)Sequential模型
model = Sequential()

# 添加第一層，輸入維度為input_dim，神經(jīng)元數(shù)量為units
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加第二層
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加輸出層
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

在上面的示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)Sequential模型，然后使用add()方法依次添加了三個(gè)全連接層。您可以根據(jù)自己的需求來添加更多的層或者不同類型的層。添加完層后，您可以使用compile()方法來編譯模型并指定損失函數(shù)、優(yōu)化器等參數(shù)。

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