分类：Sequential

2020
10-08

Keras中的两种模型:Sequential和Model用法

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。序列模型Sequential序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationlayers=[Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax')]model=Sequential(layers)或者逐层添加... 继续阅读 >

2020
10-08

基于pytorch中的Sequential用法说明

classtorch.nn.Sequential(*args)一个时序容器。Modules会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。为了更容易的理解如何使用Sequential,下面给出了一个例子：#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU())#ExampleofusingSequentialwithOrderedDictmodel=nn.Sequential(OrderedDict([('c... 继续阅读 >

2020
10-08

pytorch快速搭建神经网络_Sequential操作

之前用Class类来搭建神经网络classNeuro_net(torch.nn.Module):"""神经网络"""def__init__(self,n_feature,n_hidden_layer,n_output):super(Neuro_net,self).__init__()self.hidden_layer=torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden_layer)self.output_layer=torch.nn.Linear(n_hidden_layer,n_output)defforward(self,input):hidden_out=torch.relu(self.hidden_layer(input))out=self.out... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈Keras的Sequential与PyTorch的Sequential的区别

深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠，在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易，因为它们没有ResNet那样的shortcut连接。在Keras中要实现ResNet网络则需要Model模型。下面是Keras的Sequential具体示例：可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationmodel=Sequential([Dense(32,input_dim=784),Activation('relu... 继续阅读 >