TensorFlow Keras 序列模型教程

序列模型（Sequential Model）是 TensorFlow Keras 中最简单和最常用的模型类型。它允许你以线性堆叠的方式构建模型，通过将不同的层依次连接起来。

基本概念

序列模型是一种线性堆叠的模型，其中每一层都接收前一层的结果作为输入。这种模型非常适合于处理序列数据，如图像序列、时间序列数据等。

创建序列模型

以下是如何创建一个简单的序列模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

模型编译

在训练模型之前，需要对其进行编译。编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。

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

模型训练

使用训练数据对模型进行训练。

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

模型评估

使用测试数据评估模型的性能。

model.evaluate(x_test, y_test)

模型预测

使用模型进行预测。

predictions = model.predict(x_test)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Keras 的信息，可以访问 TensorFlow Keras 官方文档。

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