模型定义方式

TensorFlow 提供两种主要模型定义方式：

  • Sequential API
    适合堆叠层的线性模型
    📌 示例代码： 

    model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

    查看Sequential API详细文档

  • Functional API
    支持复杂拓扑结构（如多输入/输出）
    📌 示例代码： 

    inputs = tf.keras.Input(shape=(32,))
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

核心组件

模型通常包含以下结构元素：

  1. 输入层
    定义数据输入形状
    📎 输入层设计指南

  2. 隐藏层

    • 全连接层 (Dense)
    • 卷积层 (Conv2D)
    • 循环层 (LSTM)
    • 注意力机制 (Attention)

  3. 输出层

    • 分类任务：使用 Softmax 激活函数
    • 回归任务：使用 Linear 激活函数
    • 二分类任务：使用 Sigmoid 激活函数

  4. 编译配置 

    model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

模型可视化

使用TensorBoard可视化模型结构：

TensorFlow_graph
📌 访问 [模型可视化教程](/AI_Tutorials_Machine_Learning/TensorFlow_Tutorial/Model_Visualization) 了解详细用法

拓扑结构示例

复杂模型结构可包含：

  • 多输入：model.inputs = [input1, input2]
  • 多输出：model.outputs = [output1, output2]
  • 路径共享：Model 对象支持多路径设计

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