Входной и полносвязный слои Keras

Продвинутое глубокое обучение с Keras

Zach Deane-Mayer

Data Scientist

План курса

Глава 1: Введение в функциональный API Keras (повторение)
Глава 2: Модели с 2 входами
Глава 3: Модели с 3 входами
Глава 4: Несколько выходов

Наборы данных курса: студенческий баскетбол, 1989–2017

Набор данных 1: Регулярный сезон

ID команды 1
ID команды 2
Дома или в гостях
Разница в счёте (команда 1 – команда 2)
Счёт команды 1
Счёт команды 2
Победа или поражение

Набор данных 2: Турнирные игры

То же, что и в наборе данных 1
Дополнительно: разница в посеве

Наборы данных курса: студенческий баскетбол, 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

Входы и выходы

Два основных элемента:

Входной слой
Выходной слой

Входы

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

Входы

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'")

Выходы

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

Выходы

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

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

Соединение входов и выходов

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

Соединение входов и выходов

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'")

Давайте потренируемся!

Продвинутое глубокое обучение с Keras