Tensorflowを使用して、Pythonを使用してシーケンシャルモデルを作成するにはどうすればよいですか？

シーケンシャルモデルは、「 layers.experimental.preprocessing.Rescaling」を使用する「Sequential」APIを使用して作成できます。 ' 方法。他のレイヤーは、モデルの作成時に指定されます。

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Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

print("Sequential model is being created")
num_classes = 5
model = Sequential([
   layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
   layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
   layers.MaxPooling2D(),
   layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
   layers.MaxPooling2D(),
   layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
   layers.MaxPooling2D(),
   layers.Flatten(),
   layers.Dense(128, activation='relu'),
   layers.Dense(num_classes)
])

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

出力

Sequential model is being created

説明

• モデルには、3つの畳み込みブロックとそれぞれに最大プールレイヤーが含まれています。
• また、完全に接続されたレイヤーがあり、その上に128ユニットがあります。
• これはreluアクティベーション関数によってアクティベートされます。
• このモデルは高精度に調整されていません。
• 3層のシーケンシャルモデルが作成されます。