一、使用Sequential按层顺序构建模型

sequential

  1. import tensorflow as tf 
  2. from tensorflow.keras import models,layers
  4. tf.keras.backend.clear_session()
  5. #在k折交叉检验中，使用clear_session避免上一折的训练集成为验证集
  6. model = models.Sequential()
  7. model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu', input_shape=(img_x, img_y, 1)))
  8. #filters：卷积核的数量（输出空间的维度）
  9. model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2)))
  10. model.add(layers.Flatten())
  11. #将输入展平，不影响批量大小
  12. model.add(layers.Dense(1000, activation='relu'))
  13. model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
  15. model.summary()

二、使用函数式API构建任意结构模型

三、继承Model基类构建自定义模型