1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理，这里就展示一个API就不再多说了。...等于特征图尺寸的一个最大池化层。...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍...LN，BN，GN，IN这几个归一化层的详细原理，不了解的可以看本文最后的相关链接中找一找。
，使用Functional API实现Transformer。...每个多头注意块都以字典作为输入，包括查询，键和值。请注意，当使用带有Functional API的Model子类时，输入必须保存为单个参数，因此我们必须将查询，键和值包装为字典。...Functional API的一个优点是它在构建模型时验证模型，例如检查每个层的输入和输出形状，并在出现不匹配时引发有意义的错误消息。...我们正在使用Functional API实现我们的编码层，编码器，解码层，解码器和Transformer本身。 ?...编码器 编码器包括： 输入嵌入 位置编码 N个编码器层 输入通过嵌入进行，嵌入与位置编码相加。 该求和的输出是编码器层的输入。
我们会先解答下大家比较关注的几个问题，然后我们会介绍 TensorFlow 2.0 中关于Keras 的一些新功能和重大变化，如Sequential API、Functional API、Model Subclassing...FAQ ▌1、问：Keras 是否是一个独立的库？ 答：其实，更应该把 Keras 视为一个 API。Keras 一直作为一个开源项目进行维护，大家可以在 （www.keras.io.）中找到。...://www.tensorflow.org/tutorials/ Functional API 当然，顺序模型是一个简单的神经网络层堆栈，不能代表任何模型。...不过，你可以使用 Functional API 来构建更高级的模型，定义复杂的拓扑结构，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...使用 Functional API 构建模型时，神经层是可调用的，并可以返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
使用 Functional API 创建多输入 / 多输出模型的快速示例 Functional API 是一种创建更灵活模型的方法。...它可以处理非线性拓扑 (non-linear topology)，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。基本上，Functional API 是一组用于构建这些层形成的图的工具。...您可以使用 Sequential 和 Functional API 中所有熟悉的层，初始化器和优化器。...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。...如果您的目标是易用性，低概念开销 (low conceptual overhead)，并且您希望将模型视为层构成的图：使用 Keras Sequential 或 Functional API（如将乐高积木拼在一起
最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...Santosh Gupta 对此的描述是：由于 Tensorflow 的缺陷，阻止了 Keras 功能 API 创建模型的自定义层中权重的梯度更新，从而使这些权重基本上保持无法更新状态。...目前，TensorFlow 的情况是这样的：如果第一个参数中的所有输入来自其他 Keras 层，则当前层进入「functional api construction」模式。...但是，你的第一个位置参数输入中包含 None，因此，无法触发「functional api construction」模式。...这导致该层与外部功能模型产生内联（inlined），而不是正确地被纳入外部模型。你可以更改层 API，排除掉输入中的 Nones，这样就可以解决该问题。
你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...get_output_shape_for(input_shape)：如果你的层修改了其输入的形状，则应在此处指定形状转换的逻辑。这可以让Keras进行自动形状推断。...现在我们已经编写了自定义层的代码，假设我们的图像张量被定义为image，我们要将它与Functional API一起使用，就像这样调用它： image_2 = resize_layer（scale =...lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！...当你必须定义极多的层，除非都是残差连接或稠密连接，否则你会发现代码极为散乱！ 相反，我们实际上可以使用functional API的一个小技巧，将重复代码块定义为函数。
这两种方式能帮助快速地搭建模型，但并不意为这两者方式不能搭建复杂的模型，本文将以典型案例手写数字识别为例，来看看如何运用tf.keras.Sequential和Keras Functional API，...5 Keras Functional API Functional API即保证了搭建模型的简单快捷，也具有很好的灵活性和可扩充性，无论是单输入/输出还是多/输入输出都能实现。...#定义输入层，并限制其shape inputs=tf.keras.Input(shape=[28,28,1]) #定义不同神经层，并且每一层的输入都来自于上一层 x=layers.MaxPool2D...6 总结 tf.keras.Sequential和Keras Functional API都可以有助于快速地建立神经网络模型，.Sequential简单易懂，在既定框架下可以最快的搭建些不是很复杂的模型...，Functional API同样简单可扩展性高，应用范围更广。
2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。 3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...到目前为止，我们看到的所有层都可以按函数组合，就像这样 (我们称之为 “Functional API”)： ? 函数式 API 往往比 subclassing 更简洁，并且还有其他优点。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...DAGs—— 递归网络应该定义为 “Layer” 子类。...Functional API 最后，你可以在这个 Colab 笔记本中使用这些代码示例： https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg
2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。 3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...到目前为止，我们看到的所有层都可以按函数组合，就像这样 (我们称之为 “Functional API”)： 函数式 API 往往比 subclassing 更简洁，并且还有其他优点。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...DAGs—— 递归网络应该定义为 “Layer” 子类。...subclassing Functional API 最后，你可以在这个 Colab 笔记本中使用这些代码示例： https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg
其实只要用过Keras，你应该也做过这样的事。这里有一个简单的示例，借助Keras Squential API，用符号来搭建模型： ?...△ 用上文代码搭建的模型，就长这样 TensorFlow 2.0还提供了另一种符号式API，叫Keras Functional。...Sequential是给堆栈图用的API，Functional是给DAG用的API。 ? △ 用Functional搭建的，多输入多输出模型 Functional API可以用来搭建更灵活的模型。...它能搞定非线性拓扑、拥有共享层的模型，、以及拥有多重输入、输出的模型。 简单来说，Functional API就是一组工具，用来生成这些分层图。 优点 这里，模型会有一个类似图形的数据结构。...· 几乎不会对输入或层兼容性做检查，所以Debug的压力从框架上转移到了开发者身上。 命令式的模型，很难重复利用。比如，你是没办法用一个一致的API，去访问中间层或神经元的。
从功能上讲，Keras 将输入和输出类比成张量 (tensor)，将函数类比成层 (layer)，将输入经过若干层得到输出的流程类比成模型 (model)。结合 Keras 中定义的示意图如下： ?...解决这些问题的方法是使用嵌入层，将高维稀疏向量转换为低维稠密向量。...嵌入层本质就是查找表 (lookup table)，将输入team ID 和团队实力一一对应，接着将所有球队的实力值打平作为“团队实力模型”的输出。 ?...嵌入层中的参数有 10,888 个，而稠密层中的参数有 4 个，包括 3 个 w 和 1 个 b。...总结：在本贴中我们复习了 Keras 中构建、编译、拟合和评估模型的步骤，并从简单模型开始讲解，到多输入模型 (介绍了嵌入层、共享层、合并层和堆积法等知识点)，到多输入模型 (同时做两个回归、同时做回归和分类
=True) 这段代码将以model.png名称保存以下图片： 在这里，我们另外显示了层的输入和输出的维度。...通过混合两种方法来描述模型是最方便的 - 前面描述的Functional API 和Sequential API。 让我们以 Siamese Network 模型为例来看看这种方法。...现在我们可以通过调用这个函数来创建这样一个模型，并使用它的 Functional API 将它应用于输入数据： base_network = create_base_network(input_dim)...有必要计算它们之间的距离。为此，Keras 提供了一个包装函数 Lambda，它将任何表达式表示为一个层 (Layer)。...要提取它并将其用作成熟的模型（你可以重新训练、验证、嵌入到另一个图中），你只需将其从层列表中拉出： >>> embedding_model = model.layers[2] >>> embedding_model.layers
Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...这里的Sequential更准确的应该理解为堆叠，通过堆叠许多层，构建出深度神经网络。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...=(224, 224, 3))) 上面的代码中，输入层是卷积层，其获取224 224 3的输入图像。...在某些特别的场合，可能需要更复杂的模型结构，这时就需要Functional API，在后面的教程中，我将探讨Functional API。
具体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可以使用它们来构建自己的模型。 极简主义：每个模块都应该尽量的简洁。每一段代码都应该在初次阅读时都显得直观易懂。...更优的用户体验：我们面向使用者重新编写了代码，使得函数API更简单易记，同时提供更有效的出错信息。 新版本的Keras提供了Lambda层，以实现一些简单的计算任务。 ......泛型模型 泛型模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下 在原本的Keras版本中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系...在现在这版Keras中，图模型被移除，而增加了了“functional model API”，这个东西，更加强调了Sequential是特殊情况这一点。...由于functional model API表达的是“一般的模型”这个概念，我们这里将其译为泛型模型，即只要这个东西接收一个或一些张量作为输入，然后输出的也是一个或一些张量，那不管它是什么鬼，统统都称作
Keras模型，但这次我想尝试一下Functional API。...Sequential API是Keras的最佳入门方法，它可以让你轻松地将模型定义为层堆栈。而Functional API允许更多灵活性，最适合应用于多重输入模型或组合模型。...用KERAS FUNCTIONAL API创建WIDE模型 Keras有两种用于构建模型的API：Sequential API和Functional API。...Functional API给我们提供了更多的灵活性，让我们可以对层进行定义，并将多重特征输入合并到一个层中。当我们做好准备，它也能够很容易地将我们的wide和deep模型结合到一起。...使用Functional API，我们就可以在短短几行代码中定义我们的wide模型。首先，我们将输入层定义为12000个元素向量（对应词汇表中的每个单词）。
Sequential 是针对堆栈图的 API；而 Functional，如你所想，是针对 DAG 的 API。 ? 使用 Functional API 创建多输入/多输出模型。...Functional API 是一种创建更灵活的模型的方法，可以操作非线性拓扑、共享层的模型以及有多个输入或输出的模型。...相比之下，使用 Keras 的 Functional API，抽象化级别可以匹配心智模型：像乐高拼图一样将层次图拼接起来。...无论是使用 Sequential API 还是 Functional API，你都会用到所有熟悉的层、初始化器以及优化器。...使用这一 API 样式时，由于几乎不会对输入或者层间兼容性进行检查，因此大量的故障排除压力就从框架上转移到了开发者身上。 命令式模型很难进行重复利用。
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说，Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装，以提供更加优雅，用户友好的接口设计。...，就是由多个感知层首尾相连，即前一个层的输出对应后一个层的输入，构成的多层感知器。...使用 Keras 创建深度神经网络模型 Keras 提供两种创建神经网络的方法: 序列化模型（Sequential model），函数式API（Functional API）。...Keras 将根据第1层自动推断后续所有层的形状。这意味着，你只需为第1层设置输入维度。...（Functional API） Keras 函数式API用来定义结构更为复杂的模型。
导出的模型可以部署在使用TensorFlow Lite的移动和嵌入式设备上，也可用于TensorFlow.js（注意：您也可以使用相同的Keras API直接在JavaScript中开发模型）。...Functional API 当然，序列模型是一种简单的图层堆叠，不能表示任意模型。...使用Functional API可以构建更高级的模型，使您可以定义复杂的拓扑，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...您可以在此处了解有关Functional API的更多信息。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估函数(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...训练期间以一定几率将整个特征图置0，一种正则化手段，有利于避免特征图之间过高的相关性。 Input：输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。...一般从卷积层过渡到全连接层时使用，是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。 循环网络相关层 Embedding：嵌入层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。
但是，尽管Sequential十分常见，但用它搭建复杂拓扑形态或多输入多输出的神经网络还是不多。所以，Keras还提供了Functional API。...这就是Functional API的得名原因。这里只是告诉Keras如何将层连起来，并没有导入实际数据。...、MLP是什么、如何用MLP做分类和回归、如何使用Sequential API搭建MLP、如何使用Functional API或Subclassing API搭建更复杂的模型架构、保存和恢复模型、如何使用调回创建检查点...回答以下问题： 输入矩阵X的形状是什么？ 隐藏层的权重矢量Wh和偏置项bh的形状是什么? 输出层的权重矢量Wo和偏置项bo的形状是什么? 输出矩阵Y的形状是什么？...写出用X、Wh、bh、Wo、bo计算矩阵Y的等式。 如果要将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，输出层需要几个神经元？输出层应该使用什么激活函数？如果任务换成MNIST，输出层需要多少神经元，激活函数是什么？
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