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  • TensorFlow的官网API:...这里只是记录一下常用的一些API tf.keras.Layers Input tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None, r

    TensorFlow的官网API:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf

    keras的中文网站API:https://keras-zh.readthedocs.io/

    这里只是记录一下常用的一些API

    tf.keras.Layers

    Input层

    tf.keras.Input(
        shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None,
        ragged=False, **kwargs
    )
    
    Arguments
    shapeA shape tuple (integers), not including the batch size. For instance, shape=(32,) indicates that the expected input will be batches of 32-dimensional vectors. Elements of this tuple can be None; ‘None’ elements represent dimensions where the shape is not known.
    batch_sizeoptional static batch size (integer).
    nameAn optional name string for the layer. Should be unique in a model (do not reuse the same name twice). It will be autogenerated if it isn’t provided.
    dtypeThe data type expected by the input, as a string (float32, float64, int32…)
    sparseA boolean specifying whether the placeholder to be created is sparse. Only one of ‘ragged’ and ‘sparse’ can be True. Note that, if sparse is False, sparse tensors can still be passed into the input - they will be densified with a default value of 0.
    tensorOptional existing tensor to wrap into the Input layer. If set, the layer will use the tf.TypeSpec of this tensor rather than creating a new placeholder tensor.
    raggedA boolean specifying whether the placeholder to be created is ragged. Only one of ‘ragged’ and ‘sparse’ can be True. In this case, values of ‘None’ in the ‘shape’ argument represent ragged dimensions. For more information about RaggedTensors, see this guide. 指定要创建的占位符是否参差不齐的布尔值。
    **kwargsdeprecated arguments support. Supports batch_shape and batch_input_shape.
    Returns
    A tensor.

    参数

    • shape: 一个尺寸元组(整数),不包含批量大小。 例如,shape=(32,) 表明期望的输入是按批次的 32 维向量。
    • batch_shape: 一个尺寸元组(整数),包含批量大小。 例如,batch_shape=(10, 32) 表明期望的输入是 10 个 32 维向量。 batch_shape=(None, 32) 表明任意批次大小的 32 维向量。
    • name: 一个可选的层的名称的字符串。 在一个模型中应该是唯一的(不可以重用一个名字两次)。 如未提供,将自动生成。
    • dtype: 输入所期望的数据类型,字符串表示 (float32, float64, int32…)
    • sparse: 一个布尔值,指明需要创建的占位符是否是稀疏的。
    • tensor: 可选的可封装到 Input 层的现有张量。 如果设定了,那么这个层将不会创建占位符张量。

    返回

    一个张量。

    Activation层

    tf.keras.layers.Activation(
        activation, **kwargs
    )
    
    Arguments
    activationActivation function, such as tf.nn.relu, or string name of built-in activation function, such as “relu”.
    • 例子
    layer = tf.keras.layers.Activation('relu')
    output = layer([-3.0, -1.0, 0.0, 2.0])
    list(output.numpy())
    
    layer = tf.keras.layers.Activation(tf.nn.relu)
    output = layer([-3.0, -1.0, 0.0, 2.0])
    list(output.numpy())
    

    Dense层

    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
    )
    
    Arguments
    unitsPositive integer, dimensionality of the output space. 正整数,输出空间的维数。
    activationActivation function to use. If you don’t specify anything, no activation is applied (ie. “linear” activation: a(x) = x). 指定激活函数的使用,如果不指定任何函数,将不会使用任何激活函数(即线性激活)
    use_biasBoolean, whether the layer uses a bias vector. 布尔值,该层是否使用偏置向量。
    kernel_initializerInitializer for the kernel weights matrix. 初始化核权重矩阵
    bias_initializerInitializer for the bias vector. 初始化偏置向量
    kernel_regularizerRegularizer function applied to the kernel weights matrix. 对核权重矩阵使用正则化
    bias_regularizerRegularizer function applied to the bias vector. 对偏置向量使用正则化
    activity_regularizerRegularizer function applied to the output of the layer (its “activation”).
    kernel_constraintConstraint function applied to the kernel weights matrix. 应用于核权重矩阵上的约束函数
    bias_constraintConstraint function applied to the bias vector. 应用于偏置向量上的约束函数
    • 例子
    # Create a `Sequential` model and add a Dense layer as the first layer.
    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.Input(shape=(16,)))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
    # Now the model will take as input arrays of shape (None, 16)
    # and output arrays of shape (None, 32).
    # Note that after the first layer, you don't need to specify
    # the size of the input anymore:
    model.add(tf.keras.layers.Dense(32))
    model.output_shape
    

    Flatten层

    tf.keras.layers.Flatten(
        data_format=None, **kwargs
    )
    
    Arguments
    data_formatA string, one of channels_last (default) or channels_first. The ordering of the dimensions in the inputs. channels_last corresponds to inputs with shape (batch, ..., channels) while channels_first corresponds to inputs with shape (batch, channels, ...). It defaults to the image_data_format value found in your Keras config file at ~/.keras/keras.json. If you never set it, then it will be “channels_last”.

    参数

    • data_format:一个字符串,其值为 channels_last(默认值)或者 channels_first。它表明输入的维度的顺序。此参数的目的是当模型从一种数据格式切换到另一种数据格式时保留权重顺序。channels_last 对应着尺寸为 (batch, ..., channels) 的输入,而 channels_first 对应着尺寸为 (batch, channels, ...) 的输入。默认为 image_data_format 的值,你可以在 Keras 的配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到它。如果你从未设置过它,那么它将是 channels_last
    • 例子
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32)))
    model.output_shape
    (None, 1, 10, 64)
    
    model.add(Flatten())
    model.output_shape
    (None, 640)
    

    Dropout层

    tf.keras.layers.Dropout(
        rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs
    )
    
    Arguments
    rateFloat between 0 and 1. Fraction of the input units to drop.
    noise_shape1D integer tensor representing the shape of the binary dropout mask that will be multiplied with the input. For instance, if your inputs have shape (batch_size, timesteps, features) and you want the dropout mask to be the same for all timesteps, you can use noise_shape=(batch_size, 1, features). noise_shape某维度为1,代表着所有样本在此维度dropout的方式一致。
    seedA Python integer to use as random seed.

    Inoput层

    tf.keras.layers.InputLayer(
        input_shape=None, batch_size=None, dtype=None, input_tensor=None, sparse=False,
        name=None, ragged=False, **kwargs
    )
    
    Arguments
    input_shapeShape tuple 元组(not including the batch axis), or TensorShape instance (not including the batch axis).
    batch_sizeOptional input batch size (integer or None).
    dtypeOptional datatype of the input. When not provided, the Keras default float type will be used.
    input_tensorOptional tensor to use as layer input. If set, the layer will use the tf.TypeSpec of this tensor rather than creating a new placeholder tensor.
    sparseBoolean, whether the placeholder created is meant to be sparse. Default to False.
    raggedBoolean, whether the placeholder created is meant to be ragged. In this case, values of ‘None’ in the ‘shape’ argument represent ragged dimensions. For more information about RaggedTensors, see this guide. Default to False.
    nameOptional name of the layer (string).

    Embedding层

    tf.keras.layers.Embedding(
        input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
        embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
        embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None, **kwargs
    )
    
    Arguments
    input_dimInteger. Size of the vocabulary, i.e. maximum integer index + 1. 输入的向量的最大元素+1
    output_dimInteger. Dimension of the dense embedding. 稠密层的维数
    embeddings_initializerInitializer for the embeddings matrix (see keras.initializers). 初始化embedding矩阵的方式
    embeddings_regularizerRegularizer function applied to the embeddings matrix (see keras.regularizers). 给embedding矩阵施加正则项
    embeddings_constraintConstraint function applied to the embeddings matrix (see keras.constraints). 给embedding矩阵施加约束函数
    mask_zeroBoolean, whether or not the input value 0 is a special “padding” value that should be masked out. This is useful when using recurrent layers which may take variable length input. If this is True, then all subsequent layers in the model need to support masking or an exception will be raised. If mask_zero is set to True, as a consequence, index 0 cannot be used in the vocabulary (input_dim should equal size of vocabulary + 1).
    input_lengthLength of input sequences, when it is constant. This argument is required if you are going to connect Flatten then Dense layers upstream (without it, the shape of the dense outputs cannot be computed). 输入序列的长度,当它是常数时。如果要在该层后连接Flatten层,然后连接Dense层,则需要此参数(如果没有此参数,则无法计算dense层输出的形状)。

    这里补充一下:input_dim不是指输入样本的维度,它的值表示:在原样本中最大的元素值的基础上加1,

    ouptput_dim则是该层网络的样本的输入维度。input_length才是指输入样本的原维数。

    Conv2d层

    tf.keras.layers.Conv2D(
        filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
        data_format=None, dilation_rate=(1, 1), groups=1, 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
    )
    
    Arguments
    filtersInteger, the dimensionality of the output space (i.e. the number of output filters in the convolution).
    kernel_sizeAn integer or tuple/list of 2 integers, specifying the height and width of the 2D convolution window. Can be a single integer to specify the same value for all spatial dimensions.
    stridesAn integer or tuple/list of 2 integers, specifying the strides of the convolution along the height and width. Can be a single integer to specify the same value for all spatial dimensions. Specifying any stride value != 1 is incompatible with specifying any dilation_rate value != 1.
    paddingone of "valid" or "same" (case-insensitive). "valid" means no padding. "same" results in padding evenly to the left/right or up/down of the input such that output has the same height/width dimension as the input.
    data_formatA string, one of channels_last (default) or channels_first. The ordering of the dimensions in the inputs. channels_last corresponds to inputs with shape (batch_size, height, width, channels) while channels_first corresponds to inputs with shape (batch_size, channels,height, width). It defaults to the image_data_format value found in your Keras config file at ~/.keras/keras.json. If you never set it, then it will be channels_last.
    dilation_ratean integer or tuple/list of 2 integers, specifying the dilation rate to use for dilated convolution. Can be a single integer to specify the same value for all spatial dimensions. Currently, specifying any dilation_rate value != 1 is incompatible with specifying any stride value != 1.
    groupsA positive integer specifying the number of groups in which the input is split along the channel axis. Each group is convolved separately with filters / groups filters. The output is the concatenation of all the groups results along the channel axis. Input channels and filters must both be divisible by groups.
    activationActivation function to use. If you don’t specify anything, no activation is applied (see keras.activations).
    use_biasBoolean, whether the layer uses a bias vector.
    kernel_initializerInitializer for the kernel weights matrix (see keras.initializers).
    bias_initializerInitializer for the bias vector (see keras.initializers).
    kernel_regularizerRegularizer function applied to the kernel weights matrix (see keras.regularizers).
    bias_regularizerRegularizer function applied to the bias vector (see keras.regularizers).
    activity_regularizerRegularizer function applied to the output of the layer (its “activation”) (see keras.regularizers).
    kernel_constraintConstraint function applied to the kernel matrix (see keras.constraints).
    bias_constraintConstraint function applied to the bias vector (see keras.constraints).

    参数

    • filters: 整数,输出空间的维度 (即卷积中滤波器的输出数量)。
    • kernel_size: 一个整数,或者 2 个整数表示的元组或列表, 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数,为所有空间维度指定相同的值。
    • strides: 一个整数,或者 2 个整数表示的元组或列表, 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 可以是一个整数,为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
    • padding: "valid""same" (大小写敏感)。
    • data_format: 字符串, channels_last (默认) 或 channels_first 之一,表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它,将使用 channels_last
    • dilation_rate: 一个整数或 2 个整数的元组或列表, 指定膨胀卷积的膨胀率。 可以是一个整数,为所有空间维度指定相同的值。 当前,指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
    • activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定,则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
    • 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 (详见 initializers)。
    • bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
    • kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
    • bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
    • activity_regularizer: 运用到层输出(它的激活值)的正则化函数 (详见 regularizer)。
    • kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
    • bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

    输入尺寸

    • 如果 data_format=‘channels_first’, 输入 4D 张量,尺寸为 (samples, channels, rows, cols)
    • 如果 data_format=‘channels_last’, 输入 4D 张量,尺寸为 (samples, rows, cols, channels)

    输出尺寸

    • 如果 data_format=‘channels_first’, 输出 4D 张量,尺寸为 (samples, filters, new_rows, new_cols)
    • 如果 data_format=‘channels_last’, 输出 4D 张量,尺寸为 (samples, new_rows, new_cols, filters)

    由于填充的原因, rowscols 值可能已更改。

    MaxPool2D层

    tf.keras.layers.MaxPool2D(
        pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None,
        **kwargs
    )
    
    Arguments
    pool_sizeinteger or tuple of 2 integers, window size over which to take the maximum. (2, 2) will take the max value over a 2x2 pooling window. If only one integer is specified, the same window length will be used for both dimensions.
    stridesInteger, tuple of 2 integers, or None. Strides values. Specifies how far the pooling window moves for each pooling step. If None, it will default to pool_size.
    paddingOne of "valid" or "same" (case-insensitive). "valid" means no padding. "same" results in padding evenly to the left/right or up/down of the input such that output has the same height/width dimension as the input.
    data_formatA string, one of channels_last (default) or channels_first. The ordering of the dimensions in the inputs. channels_last corresponds to inputs with shape (batch, height, width, channels) while channels_first corresponds to inputs with shape (batch, channels, height, width). It defaults to the image_data_format value found in your Keras config file at ~/.keras/keras.json. If you never set it, then it will be “channels_last”.

    参数

    • pool_size: 整数,或者 2 个整数表示的元组, 沿(垂直,水平)方向缩小比例的因数。 (2,2)会把输入张量的两个维度都缩小一半。 如果只使用一个整数,那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
    • strides: 整数,2 个整数表示的元组,或者是 None。 表示步长值。 如果是 None,那么默认值是 pool_size
    • padding: "valid" 或者 "same" (区分大小写)。
    • data_format: 字符串,channels_last (默认)或 channels_first 之一。 表示输入各维度的顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量, 而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。 默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。 如果还没有设置过,那么默认值就是 “channels_last”。

    输入尺寸

    • 如果 data_format='channels_last': 尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
    • 如果 data_format='channels_first': 尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量

    输出尺寸

    • 如果 data_format='channels_last': 尺寸是 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 的 4D 张量
    • 如果 data_format='channels_first': 尺寸是 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 的 4D 张量
    展开全文
  • 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, ...

    1 Dense解析

    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)
    
    • 实现神经网络里的全连接层

    具体内部实现的过程是:

    output = activation(dot(input, kernel) + bias)

    activation 是按逐个元素计算的激活函数
    kernel 是由网络层创建的权值矩阵
    bias 是其创建的偏置向量 (只在 use_bias 为 True 时才有用)。

    • 参数

    units: 正整数,输出空间维度。
    activation: 激活函数 (详见 activations)。 若不指定,则不使用激活函数 (即,「线性」激活: a(x) = x)。
    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 (详见 initializers)。
    bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (see initializers).
    kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
    bias_regularizer: 运用到偏置向的的正则化函数 (详见 regularizer)。
    activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数 (它的 “activation”)。 (详见 regularizer)。
    kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
    bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

    2 全连接层举例理解

    全连接:把如下3x3x5的数据,转换成1x4096的形式。中间实现转换这个过程是一个卷积操作。
    在这里插入图片描述
    从下图我们可以看出,我们用一个3x3x5的filter 去卷积激活函数的输出,得到的结果就是一个fully connected layer 的一个神经元的输出,这个输出就是一个值。
    在这里插入图片描述
    一般全连接层有两层或者两层以上,这是因为两层及以上可以很好地解决非线性问题,就是能根据多个不同因素去实现准确的分类。

    3 使用

    3.1 Demo 1

    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
    #现在模型就会以尺寸为 (*, 16) 的数组作为输入,
    #其输出数组的尺寸为 (*, 32)
    #在第一层之后,你就不再需要指定输入的尺寸了:
    model.add(Dense(32))
    

    3.2 Demo 2

    input_bits = Input(shape=(256,))
    temp = BatchNormalization()(input_bits)#批量标准化,又叫纵向规范化
    temp = Dense(512, activation='relu')(input_bits)#relu激活函数,512是神经元个数
    temp = BatchNormalization()(temp)
    temp = Dense(256, activation='relu')(temp)
    temp = BatchNormalization()(temp)
    temp = Dense(128, activation='relu')(temp)
    temp = BatchNormalization()(temp)
    out_put = Dense(64, activation='sigmoid')(temp)
    model = Model(input_bits, out_put)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=[bit_err])
    model.summary()
    
    展开全文
  • 全连接tf.keras.layers.Dense()介绍

    千次阅读 2021-04-12 17:45:06
    tf.keras.layers.Dense( units, # 正整数,输出空间的维数 activation=None, # 激活函数,不指定则没有 use_bias=True, # 布尔值,是否使用偏移向量 kernel_initializer='glorot_uniform', # 核权重矩阵的...

    函数原型

    tf.keras.layers.Dense(
        units,                                 # 正整数,输出空间的维数
        activation=None,                       # 激活函数,不指定则没有
        use_bias=True,						   # 布尔值,是否使用偏移向量
        kernel_initializer='glorot_uniform',   # 核权重矩阵的初始值设定项
        bias_initializer='zeros',              # 偏差向量的初始值设定项
        kernel_regularizer=None,               # 正则化函数应用于核权矩阵
        bias_regularizer=None,                 # 应用于偏差向量的正则化函数
        activity_regularizer=None,             # Regularizer function applied to the output of the layer (its "activation")
        kernel_constraint=None,                # Constraint function applied to the kernel weights matrix.
        bias_constraint=None, **kwargs         # Constraint function applied to the bias vector
    )
    

    官方地址:tf.keras.layers.Dense()

    全连接层作用

    全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“特征提取器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。

    一段来自知乎的通俗理解:

    从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”。卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核)。池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好。

    全连接相当于是“代表普选”。所有被各个区域选出的代表,对最终结果进行“投票”,全连接保证了receiptive field 是整个图像,既图像中各个部分(所谓所有代表),都有对最终结果影响的权利。

    全连接层原理

    在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,这是怎么来的呢?目的何在呢?
    在这里插入图片描述

    最后的两列小圆球就是两个全连接层的输出,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,得到20个12*12的图像,经过全连接层变成了1*100的向量,再次经过一次全连接层变成的1*10的向量输出。

    从第一步是如何到达第三步的呢,其实就是20*100个12*12的不同卷积核卷积出来的,我们也可以这样想,就是每个神经元的输出是12*12*20个输入值与对应的权值乘积的和。对于输入的每一张图,用了一个和图像一样大小的核卷积,这样整幅图就变成了一个数了,如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。

    代码实例

    这里以mnist数字识别中构建的模型为例,完整代码可看这里:【深度学习-卷积神经网络(CNN)实现mnist数字识别】

    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
    
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(10))
    
    model.summary()
    

    在这里插入图片描述
    经过Flatten层后得到一个1*576的向量,经过两层的全连接层后得到1*10的向量,分别对应数字1~10。

    展开全文
  • import tensorflow as tf ...tf.keras.activations.relu(foo).numpy() array([ 0., 0., 0., 5., 10.], dtype=float32) 设置阈值为0.5 tf.keras.activations.relu(foo, alpha=0.5).numpy() array
    import tensorflow as tf
    

    取 0 和 x 中 最大的值

    foo = tf.constant([-10, -5, 0.0, 5, 10], dtype=tf.float32)
    tf.keras.activations.relu(foo).numpy()
    
    array([ 0.,  0.,  0.,  5., 10.], dtype=float32)
    

    设置阈值为0.5

    tf.keras.activations.relu(foo, alpha=0.5).numpy()
    
    array([-5. , -2.5,  0. ,  5. , 10. ], dtype=float32)
    

    设置最大值为 5

    tf.keras.activations.relu(foo, max_value=5.).numpy()
    
    array([0., 0., 0., 5., 5.], dtype=float32)
    

    设置低于 5 取 0

    tf.keras.activations.relu(foo, threshold=5.).numpy()
    
    array([-0., -0.,  0.,  0., 10.], dtype=float32)
    
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  • 在Keras中,Leaky_Relu等高级激活函数需要通过额外增加来使用,而不能像RELU之类的激活函数可以作为参数初始化全连接。 具体用法如下: from keras.layers import LeakyRelu input = Input(shape=(10,), name=...
  • 常用常用对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络,包括全连接、激活等Densekeras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_...
  • 本文整理汇总了Python中torch.nn.ReLU方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python nn.ReLU方法的具体用法?Python nn.ReLU怎么用?Python nn.ReLU使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许...
  • 卷个dera 、卷积干什么b、怎么卷积2、LeNet-5卷积神经网络结构(卷积核与通道数必须一致)a、卷积层b、池化(下采样)c、全连接三、代码 一、ReLU激活函数 公式: f(x)=max(0,x)f(x) = max(0,x)f(x)=max(0,x) ...
  • SSD: ReLU6

    2021-01-14 16:45:53
    1、在src\caffe\proto\caffe.proto中搜索message LayerParameter,在optional ReLUParameter relu_param = 123之后添加optional ReLU6Parameter relu6_param = 208; (最后的分号别忘了)2、搜索message ReLUParameter,...
  • 使用keras.layers.Reshape实现不同的良好对接 根据如上报错(及报错的位置),可知是SeqSelfAttention上一的输出数据维度,与SeqSelfAttention要求的输入数据维度不匹配。所以需要让数据进入SeqSelfAttention...
  • 刚刚看了一下官方的demo还有两三个,一起学习一下python的使用吧。经过前面的学习,后面就比较简单了。官网这个代码看似简单了点,但是里面其实已经将自己写...├── caffenet.py├── layers│ ├── pascal_mul...
  • MDNet中layers层的输出

    2021-03-18 21:58:05
    layers = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=7, stride=2), nn.ReLU(inplace=True),#激活函数,同时inplace设置为True,原值将会被覆盖。 n.
  • 简单来说这个函数就是神经网络的激活函数。 下面让我们看看这个函数定义: ...layer = tf.keras.layers.Activation('relu') output = layer([-3.0, -1.0, 0.0, 2.0]) list(output.numpy()) layer .
  • tensorflow.keras.layers keras.Model 自定义应用 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics from tensorflow import keras 数据预处理 def ...
  • 快速搭一个Conv+BN+ReLU

    千次阅读 2021-01-03 20:56:29
    from keras import layers from keras.layers import Input, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D from keras.layers import AveragePooling2D, MaxPooling2D, Dropout, ...
  • tf.keras.layers.Activation( activation, **kwargs ) 描述 对输出应用激活函数 参数 activation 激活函数,例如tf.nn.relu,或内置激活函数的字符串名称,例如“ relu”。 Input shape 当将此用作模型的第...
  • ReLU 激活 激活 Pool 池化 —— BatchNorm 批量归一化 —— Linear(Full Connect) 全连接 —— Dropout —— —— ConvTranspose 反卷积 —— pytorch中各种的用法 卷积 Convolution 卷积类型...
  • 梯度消失:随着算法向下传播到较低,梯度通常会越来越小,低的连接权重几乎不变导致模型的无法收敛到一个很好的解 梯度爆炸:某些情况下(可能出现在递归神经网络中)梯度会越来越大,各会产生较大的更新权重...
  • from keras.layersimport activations 改为 from keras import activations
  • 一、全连接tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏,下面是参数介绍:tf.keras.layers.Dense()inputs = 64, # 输入该网络的数据units = 10, # 输出的维度大小activation = None, # 选择...
  • tensorflow之tf.keras.layers.Conv2D

    千次阅读 2021-02-04 19:05:03
    用以上tf.keras.layers.Conv2D创建一个卷积层对象,用来处理图片的矩阵张量,我们看看简单的代码 # The inputs are 28x28 RGB images with `channels_last` and the batch # size is 4. input_shape = (4, 28, 28, 3...
  • 简介 我们把神经网络比作眼睛,我们看...读者了解可训练的参数计算以及各个中间的输入和输出的大小。 注意:在这里,我们只关心构建CNN模型并观察其特征图(feature map),我们不关心模型的准确性。 import tensor...
  • import tensorflow as tf input_shape = (4, 28, 28, 3) # 输入 28 x 28 的彩色...output = tf.keras.layers.Conv2D( 2, # 输出维度的最后一维 3, # 整数,过滤器的大小,如果为一个整数则宽和高相同,这里卷积核 3 X
  • activation="relu" # 激活函数 ) print(dense) <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x0000026B5A025820> input的维度必须是大于1维 inputs = tf.random.normal([ 32,
  • , -1) print('z_combined_shape:',z_combine.shape) flat = tf.layers.Flatten()(z_combine) print('flat_shape:',flat.shape) flat1 = tf.layers.dense(inputs=flat, units=256, activation=tf.nn.relu) print('...
  • 文章目录 基础准备 detect.py 测试运行 pt 模型导出为 onnx onnxsim 对 yolov3.onnx 进行 simplifier 处理得到 yolov3_sim.onnx yolov3_sim....有 3个 outPut ,接近于 yolov5 的推理风格 ,有待补充,暂不展开推理
  • tf.keras.layers.Dense()函数

    千次阅读 2021-04-26 15:28:46
    介绍 Dense实现了这个操作:output = activation(dot(input, kernel) + bias),其中activation是作为激活参数传递的元素级激活函数,kernel是...tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, k
  • Keras 获取中间某一输出1.使用函数模型API,新建一个model,将输入和输出定义为原来的model的输入和想要的那一的输出,然后重新进行predict.1 #coding=utf-82 import seaborn as sbn3 import pylab as plt4 ...
  • 深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox layers 目录 深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox layersLayerDAG NetworkType拓展学习参考资料致谢 MATLAB Deep Learning ...定义用于深度学习的神经网络架构的
  • Tensorflow2自定义和激活函数带参数的自定义激活函数带参数的自定义使用 网上大多数都是这种方法:https://blog.csdn.net/weixin_39875161/article/details/104678867 在网上搜了许多,都没找我想要的自定义方法...

空空如也

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layers的relu层