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  • keras中的backend.clip用法

    北冥有鱼 教程大全 2020-05-22 ,

    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 tf
    from keras import backend
    a = tf.constant(2.1) #定义tensor常量
    b = backend.clip(a, 0, 1)
    with tf.Session() as sess:
      print (sess.run(b))
     
    >>>1.0

    Keras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北冥有鱼。


    广而告之:
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