tensorflow 的输入层和输出层维度注意事项

模型输入层和输出层的维度一定要对住，否则会报错。
模型中间层只用给定输出维度

import numpy as np
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

2.3.0

# Without InputLayer and let the first layer to have the input_shape.
# Keras will add a input for the model behind the scene.
model = tf.keras.Sequential([tf

tensorflow 的输入层和输出层维度注意事项相关推荐

Tensorflow--tutorial--建造神经网络(输入层，隐藏层，输出层)
建造一个完整的神经网络,包括添加神经层,计算误差,训练步骤,判断是否在学习. 代码如下:(我把注释写的非常详细,不用怕看不懂) from __future__ import print_functio ...
【数据挖掘】神经网络后向传播算法向前传播输入案例计算分析 ( 网络拓扑 | 输入层计算 | 隐藏层计算 | 输出层计算 )
文章目录 I . 神经网络后向传播算法计算隐藏层与输出层的输入输出实例分析 II . 神经网络后向传播算法输入层公式 III. 神经网络后向传播算法输入层计算 IV . 神经网络 ...
神经网络的输出层有哪些_深度学习的数学-神经网络、输入层、隐藏层、输出层...
前言前文中了解到,神经网络由多个神经单元组成,而本篇博客将会了解到深度学习由多个神经网络组成,并且分为输入层.隐藏层和输出层,隐藏层涉及到的知识点最多,是本文的重点正文阶层型的神经网络主要结构 ...
神经网络的输出层有哪些_神经网络算法—总结篇
本文是吴恩达<机器学习>视频笔记第57篇,对应第5周第7个视频. "Neural Networks Learning:--Putting it together" 前面 ...
BP神经网络隐藏层的作用,bp神经网络输出层函数
matlab bp神经网络只能输入一组预测一组吗可以用前面很多数据建立网络后预测下几组数据吗当然可以,这就是输入模式和输出模式的制定,可以自由设置,多输入多输出.但要注意如果预测多组,输入必须要提 ...
狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层
狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层在这篇文章中您将会从数学和算法两个角度去重新温习一下卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接 ...
卷积神经网络---卷积层、激励层、池化层以及全连接层
文章目录概述卷积神经网络局部连接+权值共享** 输入层卷积层激励层池化层全连接层参考资料概述这两天在看论文,涉及到卷积神经网络的知识,之前一直对这块迷迷糊糊.看到了一篇博文写的很好 ...
对卷积神经网络中卷积层、激活层、池化层、全连接层的理解
文章目录卷积神经网络输入层卷积层激励层池化层全连接层卷积神经网络举一个卷积神经网络识别汽车的例子如下: 其中数据输入的是一张图片(输入层),CONV表示卷积层,RELU表示激励层,PO ...
神经网络结构设计指导原则——输入层：神经元个数=feature维度输出层：神经元个数=分类类别数，默认只用一个隐层如果用多个隐层，则每个隐层的神经元数目都一样...
神经网络结构设计指导原则原文 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185 下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在 ...

tensorflow 的输入层和输出层维度注意事项

tensorflow 的输入层和输出层维度注意事项相关推荐

最新文章

热门文章