文件名称：TensorFlow_Model_Builtup_Examples
文件大小：1.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 15:53:52
Python
使用TensorFlow在Keras中构建神经网络模型的3种方法（顺序，功能和模型子分类） 在该项目中，我介绍了在TensorFlow.keras中构建模型的三种方式：顺序，功能和模型子类化。 在这里，我将以双向LSTM模型为例，通过数据集解决BBC新闻文档分类问题。 数据集 BBC新闻分类： GloVe（用于单词表示的全局向量） 模型 import tensorflow as tf 顺序API model1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_dim=5000, output_dim=100,input_length=200), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(100)),
【文件预览】：
TensorFlow_Model_Builtup_Examples-master
----README.md(4KB)
----LSTM_examples.py(12KB)
----bbc-text.csv(4.82MB)