keras中的backend.clip用法
如下所示:
keras.backend.clip(x,min_value,max_value)
逐元素clip(将超出指定范围的数强制变为边界值)
参数
x:张量或变量。
min_value:Python浮点或整数。
max_value:Python浮点或整数。
返回
一个张量。
importtensorflowastf fromkerasimportbackend a=tf.constant(2.1)#定义tensor常量 b=backend.clip(a,0,1) withtf.Session()assess: print(sess.run(b)) >>>1.0
Keras中可以利用backend中的一些函数来自定义模型的评估标准。
补充知识:keras中merge用法
首先keras的文档中是这样给出的,把若干个层合并成一个层
keras.engine.topology.Merge(layers=None,mode='sum',concat_axis=-1,dot_axes=-1,output_shape=None,node_indices=None,tensor_indices=None,name=None)
layers:该参数为Keras张量的列表,或Keras层对象的列表。该列表的元素数目必须大于1。
mode:合并模式,如果为字符串,则为下列值之一{“sum”,“mul”,“concat”,“ave”,“cos”,“dot”}
其中sum和mul是对待合并层输出做一个简单的求和、乘积运算,因此要求待合并层输出shape要一致。concat是将待合并层输出沿着最后一个维度进行拼接,因此要求待合并层输出只有最后一个维度不同。
下面我要说的主要针对训练时,Merge是一个层对象,在多个sequential组成的网络模型中,如果
x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpyarray,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpyarray
y:标签,numpyarray
否则运行时很可能会提示意思就是你输入的维度与实际不符,好了,说什么都不如写一个代码来的实际:
model_left=Sequential() model_left.add(Dense(50,input_shape=(784,))) model_left.add(Activation('relu')) model_right=Sequential() model_right.add(Dense(50,input_shape=(784,))) model_rightadd(Activation('relu')) model=Sequential() model.add(Merge([model_left,model_right],mode='concat')) model.add(Dense(10)) model.add(Activation('softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit([X_train,X_train],Y_train,batch_size=64,nb_epoch=30,validation_data=([X_test,X_test],Y_test))
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