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教程 | Tensorflow keras 极简神经网络构建与使用

Tensorflow keras极简神经网络构建教程 Keras介绍Keras (κέρας) 在希腊语中意为号角,它来自古希腊和拉丁文学中的一个文学形象。发布于2015年,是一套高级API框架,其默认的backend是tensorflow,但是可以支持CNTK、Theano、MXNet作为backend运行。其特点是语法简单,容易上手,提供了大量的实验数据接口与预训练网络接口,最初是谷歌的一位工程师开发的,非常适合快速开发。Tensorflow虽然是非常流行的深度学习框架,但是tensorflow开发需要了解计算图与自动微分相关技术,对于完全没有任何深度学习基础的人不是一个很好的选择,而keras完全是为零基础的人准备,它简化了tensorflow中计算图、会话等基本概念,通过Sequential与功能API两个组件实现网络搭建,通过简单的添加一些层就可以快速搭建神经网络模型。 Mnist数据集准备我们以mnist数据集为例,构建一个神经网络实现手写数字的训练与测试,首先我们需要认识一下mnist数据集,mnist数据集有6万张手写图像,1万张测试图像。Keras通过datase来下...

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成员内部类 成员内部类可以访问外部类的所有成员属性和成员方法(包括private成员和静态成员) 当成员内部类拥有和外部类同名的成员变量或者方法时,会发生隐藏现象,即默认情况下访问的是成员内部类的成员。如果要访问外部类的同名成员,需要以下面的形式进行访问:外部类.this.成员变量,外部类.this.成员方法 成员内部类可以用private、protected、public修饰 成员内部类中不能定义静态方法(所以成员内部类中没有main方法) 成员内部类不能定义静态变量,静态方法 成员内部类是依附外部类而存在的,也就是说,如果要创建成员内部类的对象,前提是必须存在一个外部类的对象 在外部类中如果要访问成员内部类的成员,必须先创建一个成员内部类的对象,再通过指向这个对象的引用来访问 可以定义成员抽象内部类,抽象内部类的抽象方法不能用private、final、static修饰 静态内部类 静态内部类只能调用外部类的静态方法和静态属性 静态内部类不用产生外部类的实例化对象即可产生内部类的实例化对象 静态内部类也可以用private、protected、public修饰 静态内部类可以定义非...

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