tf.keras搭建網路八股
六步法：
import 匯入模組
train,test 訓練集和測試集是什麼（訓練集輸入特徵x_train和訓練集的標籤y_train）
（測試集輸入特徵x_test和測試集的標籤y_test）
model = tf.keras.models.sequential 在sequntial()中搭建網路結構，逐層描述每層網路，走一遍前向傳播
model.compile 配置訓練方法，告知訓練時選擇哪種優化器，選擇哪個損失函式，選擇哪種評測指標
model.fit 執行訓練過程，告知訓練集和測試集的輸入特徵和標籤，告知每個batch是多少，迭代多少次資料集
model.summary 列印出網路的結構和引數統計
model = tf.keras.models.sequential([網路結構]) sequential可以認為是乙個容器，容器中封裝了乙個神經網路結構，要描述從輸入層到輸出層每一層的網路結構。
每一層的網路結構可以 是：
拉直層： tf.keras.layers.flatten() 不含計算，只是形狀轉換，把輸入特徵拉直變成一維陣列
全連線層：tf.keras.layers.dense(神經元個數,activation="啟用函式",kernel_regularizer=哪種正則化)
啟用函式可以選擇：relu、softmax、sigmoid、tanh（以字串的形式給出）
正則化可以選擇：tf.keras.regularizers.l1()、tf.keras.regularizers.l2()
卷積層：tf.keras.layers.conv2d(filters=卷積核個數，kernel_size = 卷積核尺寸,strides = 卷積步長,padding="valid"or"same")
lstm層(迴圈神經網路)：tf.keras.layers.lstm()
model.compile(optimizer = 優化器,loss=損失函式,metrics=["準確率"])
optimizer可選：
'sgd' or tf.keras.optimizers.sgd(lr=學習率,momentum=動量引數)
'adagard' or tf.keras.optimizers.adagrad(lr=學習率)
'adadelta' or tf.keras.optimizers.adadelta(lr=學習率)
'adam' or tf.keras.optimizers.adam(lr=學習率,beta_1=0.9,beta_2=0.999)
loss可選：
『mse』 or tf.keras.losses.meansquarederror()
'sparse_categorical_crossentropy' or tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy(from_logits=false) 是否原始輸出，false說明經過了概率分布
metrics可選：
'accuracy' : y_核y都是數值 ， 如y_=[1] y=[1]
'categorical_accuracy': y_和y都是讀熱碼(概率分布),如y_=[0,1,1] y=[0.256,0.695,0.048]
『sparse_categorical_accuracy』 : y_是數值, y是讀熱碼（概率分布）如y_=[1] y=[0.256,0.695,0.048]
model.fit(訓練集的輸入特徵，訓練集的標籤，batch_size,epochs=,
validation_data=(測試集的輸入特徵，測試集的標籤),
validation_split=從訓練集劃分多少比例給測試集,
validation_freq=多少次epoch測試一次)
model.summary() 可以列印出網路的結構和引數統計
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卓越績效管理模式 管理架構及實施六步法共121頁 財務管理 經管營銷 專業資料。1.8 9.3 73.4 氣象指數 演 橫向 練 0.3 修 0.2 正值 2.6 7.7 8.5 84.5 學習交流ppt 9 安全觀察與溝通 行動 錄入軟體 跟蹤落實 計畫 六步法 6 62 20 1.8 9.3 7...
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