« API Layers (tf.layers) » : différence entre les versions
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API TensorFlow pour la construction d'un réseau neuronal profond à partir de plusieurs couches. L'API Layers permet notamment de créer les types de couches suivants : | API TensorFlow pour la construction d'un réseau neuronal profond à partir de plusieurs couches. L'API Layers permet notamment de créer les types de couches suivants : | ||
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* tf.layers.Conv2D pour une couche convolutive | * tf.layers.Conv2D pour une couche convolutive | ||
Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous créez des objets Layers pour définir les caractéristiques de toutes les couches cachées. | Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous créez des objets Layers pour définir les caractéristiques de toutes les couches cachées. | ||
L'API Layers respecte les conventions de l'API | L'API Layers respecte les conventions de l'API Keras concernant les couches. De ce fait, à part un préfixe différent, toutes les fonctions de l'API Layers ont des noms et des signatures identiques à ceux de leurs homologues dans l'API Keras pour les couches. | ||
Version du 28 décembre 2018 à 12:27
Domaine
Définition
API TensorFlow pour la construction d'un réseau neuronal profond à partir de plusieurs couches. L'API Layers permet notamment de créer les types de couches suivants :
- tf.layers.Dense pour une couche entièrement connectée
- tf.layers.Conv2D pour une couche convolutive
Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous créez des objets Layers pour définir les caractéristiques de toutes les couches cachées.
L'API Layers respecte les conventions de l'API Keras concernant les couches. De ce fait, à part un préfixe différent, toutes les fonctions de l'API Layers ont des noms et des signatures identiques à ceux de leurs homologues dans l'API Keras pour les couches.
Français
API Layers (tf.layers)
Anglais
Layers API (tf.layers)
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
