Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.2.2节 P272 代码

#-*-coding:utf-8-*-
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Input,Dense
from keras.models import Model
from keras import backend as Knum_classes = 10
img_rows, img_cols = 28, 28# 通过Keras封装好的API加载MNIST数据。其中trainX就是一个60000 * 28 * 28的数组，
# trainY是每一张图片对应的数字。
(trainX, trainY), (testX, testY) = mnist.load_data()
trainX = trainX.reshape(-1,784)
testX = testX.reshape(-1,784)trainX = trainX.astype('float32')
testX = testX.astype('float32')
trainX /= 255.0
testX /= 255.0# 将标准答案转化为需要的格式（one-hot编码）。
trainY = keras.utils.to_categorical(trainY, num_classes)
testY = keras.utils.to_categorical(testY, num_classes)inputs = Input(shape=(784,))x = Dense(500,activation='relu')(inputs)
predictions = Dense(10,activation = 'softmax')(x)model = Model(inputs=inputs,outputs=predictions)
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,optimizer = keras.optimizers.SGD(),metrics=['accuracy'])
model.fit(trainX,trainY,batch_size=128,epochs=20,validation_data = (testX,testY))

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tensorflow实战google深度学习框架在线阅读
https://max.book118.com/html/2019/0317/7112141026002014.shtm
Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.2.2节 P274 代码
#-*-coding:utf-8-*- import keras from tflearn.layers.core import fully_connected from keras.datasets ...

Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.2.2节 P272 代码

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