Tensorflow一般使用流程
- 导入数据
- 定义模型
- 模型编译
- 模型训练
- 模型保存
- 模型预测
模型构建流程
指定模型输入
输入是一幅图像,因此要指定他的宽、高。指定输入的方式:
input = tf.keras.Input(shape=[32,32,3])
构建模型网络结构
##卷积层
x = tf.keras.layers.Conv2D(10, kernel_size=[3,3], strides=[1, 1], padding='SAME',activation='relu', name='con_1')(inputs)
##池化层
x = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=[2, 2], strides=[2, 2])(x)
##标准化
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
##展平
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
##接入到全连接层
x = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
模型实例化
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)
打印模型信息
model.summary()
输出: