用TensorFlow 2.4实现的前向传播网络（函数与类详解）
最编程
2024-07-24 21:55:25
...
我们可以发现类定义的网络结构，首先继承了keras.Model类（将网络层封装成一个用于训练和推理的模型），然后对Network类进行初始化，包括定义每一层的网络类型，以及网络传播形式（call），定义传播形式的需要定义输入input。将模型实例化时，需要先进行根据输入的shape构建模型，然后才能打印模型：
model = Network()
model.build(input_shape=(4,9))
model.summary()
由函数定义的前向传播网络就比较简单啦，首先定义函数名，输入，然后按照网络结构传播变量，这里面卷积函数处理的变量必须为tensor类型即：
inputs = layers.Input(input_shape)
最后需要将网络模型封装成一个可以用于训练和推理网络模型
在实现过程中比较容易出问题的地方就是模型的实例化，这里还不是太明白。。。。。。
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