1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Modelul secvențial în Keras

În capitolul 3, am folosit componente ale API-ului keras din tensorflow pentru a defini o rețea neuronală, dar nu am valorificat pe deplin capacitățile sale de a simplifica definirea și antrenarea modelului. În acest exercițiu, vei folosi API-ul modelului secvențial din keras pentru a defini o rețea neuronală capabilă să clasifice imagini cu litere din limbajul semnelor. Vei folosi și metoda .summary() pentru a afișa arhitectura modelului, inclusiv forma și numărul de parametri asociați fiecărui strat.

Reține că imaginile au fost redimensionate din (28, 28) în (784,), pentru a putea fi utilizate ca intrări pentru un strat dens. De asemenea, keras a fost deja importat din tensorflow pentru tine.

Instrucțiuni

100 XP
  • Definește un model secvențial keras cu numele model.
  • Setează primul strat ca Dense(), cu 16 noduri și activarea relu.
  • Definește al doilea strat ca Dense(), cu 8 noduri și activarea relu.
  • Setează stratul de ieșire să aibă 4 noduri și să folosească funcția de activare softmax.