Thảo luận cách Keras Functional API tạo các lớp bằng Python

TensorFlow framework ML của Google. Keras API deep learning Python trên TensorFlow. Functional API tạo mô hình linh hoạt: topo không tuyến tính, chia sẻ lớp, đa đầu vào/đầu ra.

Sử dụng Google Colab. Code minh họa tạo Input, Dense layers, xây dựng mô hình:

Ví dụ

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

inputs = keras.Input(shape=(784,))
print("Minh họa")
img_inputs = keras.Input(shape=(32, 32, 3))
print("Kích thước đầu vào")
print(inputs.shape)
print("Kiểu dữ liệu đầu vào")
print(inputs.dtype)
print("Các lớp trong mô hình")
dense = layers.Dense(64, activation="relu")
x = dense(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10)(x)
print("Xây dựng mô hình")
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name="mnist_model")
print("Thông tin mô hình")
model.summary()

Nguồn: TensorFlow Guide

Đầu ra

Giải thích

• Tạo nút Input, thiết lập shape vector 784 chiều.
• Input trả về thông tin shape và dtype của dữ liệu đầu vào.
• Tạo mô hình bằng cách chỉ định inputs và outputs.