TensorFlow Keras Layers 是一个用于构建和训练神经网络的高层API。以下是对 Keras Layers 相关API的简要介绍。

1. 常用层

  • Dense: 线性层，用于全连接神经网络。

  • Conv2D: 二维卷积层，常用于图像处理。

  • MaxPooling2D: 最大池化层，用于减少特征图的尺寸。

  • Dropout: 随机丢弃层，用于防止过拟合。

2. 激活函数

  • ReLU: 神经元的线性部分使用 ReLU 激活函数。

  • Sigmoid: Sigmoid 激活函数输出范围在 0 到 1 之间。

3. 层组合

Keras Layers 支持使用 Layer 类的 call 方法创建自定义层。

import tensorflow as tf

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def call(self, inputs):
    # 自定义层的实现
    return tf.nn.relu(inputs)

4. 图像处理

以下是一些图像处理相关的层：

TensorFlow Keras