tensorflow學習筆記

建立全連線網路：

import tensorflow as tf

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('f:\\深度學習課程資料\\tensorflow\\資料集\\小型csv資料\\advertising.csv')
x = data.iloc[:,1:-1]
y = data.iloc[:,-1]
model = tf.keras.sequential([tf.keras.layers.dense(10,input_shape=(3,),
activation = 'relu'),
tf.keras.layers.dense(1)]
)model.compile(optimizer='adam',loss='mse')
model.fit(x,y,epochs = 1000)
test = data.iloc[:10,1:-1]
model.predict(test)

activation = 'relu'),

tf.keras.layers.dense(1)]

這個語句是建立一層擁有10個神經元的隱含層和一層擁有乙個神經元的輸出層，dense()中的引數第乙個是輸出的維數，第二個是輸入的維度，第三個是啟用函式。在建立層中只有第一層需要指明輸入的維數，後面的只需要指明輸出的層數即可

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

此語句是配置網路，另梯度下降優化器為adam，此優化器預設學習率為0.01，損失函式為均方差

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