Keras 输入层与全连接层

使用 Keras 的高级深度学习

Zach Deane-Mayer

Data Scientist

课程大纲

  • 第1章：Keras 函数式 API 入门（复习）
  • 第2章：含 2 个输入的模型
  • 第3章：含 3 个输入的模型
  • 第4章：多输出
使用 Keras 的高级深度学习

课程数据集：大学篮球，1989-2017

数据集 1：常规赛

  • 球队 ID 1
  • 球队 ID 2
  • 主场 vs 客场
  • 分差（球队1 - 球队2）
  • 球队1 得分
  • 球队2 得分
  • 胜负

数据集 2：锦标赛

  • 与数据集 1 相同
  • 另含种子差
使用 Keras 的高级深度学习

课程数据集：大学篮球，1989-2017

import pandas as pd
games_season = pd.read_csv('datasets/games_season.csv')
games_season.head()

Out[1]:
   season  team_1  team_2  home  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985    3745    6664     0          17       81       64    1
1    1985     126    7493     1           7       77       70    1
2    1985     288    3593     1           7       63       56    1
3    1985    1846    9881     1          16       70       54    1
4    1985    2675   10298     1          12       86       74    1

games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Out[2]:
   season  team_1  team_2  home  seed_diff  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985     288      73     0         -3          -9       41       50    0
1    1985    5929      73     0          4           6       61       55    1
2    1985    9884      73     0          5          -4       59       63    0
3    1985      73     288     0          3           9       50       41    1
4    1985    3920     410     0          1          -9       54       63    0
使用 Keras 的高级深度学习

输入与输出

两个基本组件：

  • 输入层
  • 输出层
使用 Keras 的高级深度学习

输入

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))

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输入

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))
print(input_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'")

使用 Keras 的高级深度学习

输出

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)

使用 Keras 的高级深度学习

输出

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)
print(output_layer)

<keras.layers.core.dense.Dense object at 0x15df15e80>

使用 Keras 的高级深度学习

连接输入与输出

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
input_tensor = Input(shape=(1,))
output_layer = Dense(1)
output_tensor = output_layer(input_tensor)

使用 Keras 的高级深度学习

连接输入与输出

print(output_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name=None), name='dense_1/BiasAdd:0', description="created by layer 'dense_1'")

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Passons à la pratique !

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