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• 概述
• keras.layers.Dense
• keras.Squential

概述

全链接层 (Fully Connected Layer) 会把一个特质空间线性变换到另一个特质空间, 在整个网络中起到分类器的作用.

keras.layers.Dense

keras.layers.Dense可以帮助我们实现全连接.

格式:

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
)

参数 介绍 units 正整数, 输出空间维度 activation 激活函数, 若不指定, 则不适用激活函数 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 bias_initializer 偏执向量的初始化器 kernel_regulaizer 运用到偏执项的正则化函数 bias_regularizer 运用到偏执项的的正则化函数 activity_regulatizer 运用到层的输出正则化函数 kernel_constrint 运用到kernel权值矩阵的约束函数 bias_constraint 运用到偏执向量的约束函数

例子:

# 创建正态分布
x = tf.random.normal([256, 784])

# 创建全连接层, 输出为512
net = tf.keras.layers.Dense(512)
out = net(x)

# 调试输出
print("w:", net.kernel.shape)
print("b:", net.bias.shape)

输出结果:

w: (784, 512)
b: (512,)

keras.Squential

Squential (序列模型) 是各层次之间依次顺序的线性关系. 模型结构通过一个列表来制定.

格式:

tf.keras.Sequential(
    layers=None, name=None
)

参数:

• layers: 添加的层
• name: 数据名称

例子:

# 创建正态分布
x = tf.random.normal([256, 784])

# 建立网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
])

# 传入x
model(x)

# 调试输出权重和偏置顶名字和形状
for p in model.trainable_variables:
    print(p.name, p.shape)

输出结果:

w: (784, 512)
b: (512,)
dense_1/kernel:0 (784, 256)
dense_1/bias:0 (256,)
dense_2/kernel:0 (256, 128)
dense_2/bias:0 (128,)
dense_3/kernel:0 (128, 10)
dense_3/bias:0 (10,)

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