Keras Sequential模型和add()

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))

Sequential模型可以输入由多个训练层组成的列表作为输入参数,并使用add()添加新的训练层。

posted @ 2020-04-20 20:52  2021年的顺遂平安君  阅读(97)  评论(0编辑  收藏  举报