TensorFlow2 API로 모델 설계 방법 예시

TensorFlow2 API로 모델 설계하는 방법

1. Sequential Model

- 순차적으로 차곡차곡 쌓아간다

from tensorflow import keras
model = keras.Sequential()
model.add(레이어)
....
model.fit(x, y, epochs=에폭, batch_size=배치사이즈)

2. Functional API

- 입력, 출력을 통해 모델을 정의

from keras
inputs = keras.Input(shape=(형태))
x = keras.layers.레이어(파람)(x)
...
outputs = keras.layers.레이어(파람)(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.fit(x, y, 에폭,배치사이즈)

 

3. Subclassing

- 모델 클래스 정의

from tensorflow import keras

class Model(keras.Model):
	def __init__(self):
    	super(Model, self).__init__()
        self.레이어()
        ...
    
    def call(self, x):
    	x = self.레이어(x)
        ...
        x = self.레이어(x)
        retun x

model = Model()
model.fit(x, y, 에폭, 배치사이즈)