Создать свою собственную сверточную сеть без использования Keras - PullRequest
Новая
       8

Создать свою собственную сверточную сеть без использования Keras

1 голос
/ 13 января 2020

Я только начал с AI и внедряю свои собственные сети CONV.

У меня есть эта сеть conv: 

model = tf.keras.models.Sequential([
    # Note the input shape is the desired size of the image 150x150 with 3 bytes color
    tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), 
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), 
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    # Flatten the results to feed into a DNN
    tf.keras.layers.Flatten(), 
    # 512 neuron hidden layer
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), 
    # Only 1 output neuron. It will contain a value from 0-1 where 0 for 1 class ('cats') and 1 for the other ('dogs')
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')  
])

Есть ли способ реализовать слои Conv2D без использования keras ?

Я хочу попытаться понять, как они работают, реализуя их самостоятельно.

...