时间:2021-05-22
如下所示:
keras.backend.clip(x, min_value, max_value)
逐元素clip(将超出指定范围的数强制变为边界值)
参数
x: 张量或变量。
min_value: Python 浮点或整数。
max_value: Python 浮点或整数。
返回
一个张量。
import tensorflow as tffrom keras import backenda = tf.constant(2.1) #定义tensor常量b = backend.clip(a, 0, 1)with tf.Session() as sess: print (sess.run(b)) >>>1.0Keras中可以利用backend中的一些函数来自定义模型的评估标准。
补充知识:keras中merge用法
首先keras的文档中是这样给出的,把若干个层合并成一个层
keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode='sum', concat_axis=-1, dot_axes=-1, output_shape=None, node_indices=None, tensor_indices=None, name=None)
layers:该参数为Keras张量的列表,或Keras层对象的列表。该列表的元素数目必须大于1。
mode:合并模式,如果为字符串,则为下列值之一{“sum”,“mul”,“concat”,“ave”,“cos”,“dot”}
其中sum和mul是对待合并层输出做一个简单的求和、乘积运算,因此要求待合并层输出shape要一致。concat是将待合并层输出沿着最后一个维度进行拼接,因此要求待合并层输出只有最后一个维度不同。
下面我要说的主要针对训练时,Merge是一个层对象,在多个sequential组成的网络模型中,如果
x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpy array
y:标签,numpy array
否则运行时很可能会提示意思就是你输入的维度与实际不符,好了,说什么都不如写一个代码来的实际:
model_left= Sequential() model_left.add(Dense(50, input_shape=(784,))) model_left.add(Activation('relu')) model_right = Sequential() model_right.add(Dense(50, input_shape=(784,))) model_rightadd(Activation('relu')) model = Sequential() model.add(Merge([model_left,model_right], mode='concat')) model.add(Dense(10)) model.add(Activation('softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit([X_train, X_train], Y_train, batch_size=64, nb_epoch=30, validation_data=([X_test, X_test], Y_test))以上这篇keras中的backend.clip用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。importosimporttensorflowastfimportkeras.backend.te
在win764位,Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras,Keras的backend为TensorFlow。在运行
问题描述:在利用神经网络进行分类和识别的时候,使用了keras这个封装层次比较高的框架,backend使用的是tensorflow-cpu。在交叉验证的时候,出
text-overflow CSS中编写如下:.test_demo_clip{text-overflow:clip;overflow:hidden;whi
html中img标签显示图片中心的方法目前知道三种,在此记录一下第一种:用到css的clip:rect(toprightbottomleft);用法,需要配合p