[파이썬] 함수형으로 정의하기 with 텐서플로우

함수형으로 정의하기 위해 필요한 모듈

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense,Input 
from tensorflow.keras.models import Model #함수형으로 모델 정의

• layers 클래스에서 Dense 함수(층을 구성), Input 함수 (입력층을 구성)을 불러온다.
• models 클래스에서 Model 함수(함수형으로 정의하기위한 함수)을 불러온다.

 

 

모델 구현

input_1 = Input(shape=(12,))
hidden_1 = Dense(512,activation='relu')(input_1)
hidden_2 = Dense(256,activation='relu')(hidden_1)
hidden_3 = Dense(128,activation='relu')(hidden_2)
hidden_4 = Dense(64,activation='relu')(hidden_3)
hidden_5 = Dense(32,activation='relu')(hidden_4)
hidden_6 = Dense(16,activation='relu')(hidden_5)
output_1 = Dense(1,activation ='linear')(hidden_6)
model=Model(inputs=input_1,outputs=output_1)

model.summary()
'''
Model: "model_3"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 input_5 (InputLayer)        [(None, 12)]              0         
                                                                 
 dense_20 (Dense)            (None, 512)               6656      
                                                                 
 dense_21 (Dense)            (None, 256)               131328    
                                                                 
 dense_22 (Dense)            (None, 128)               32896     
                                                                 
 dense_23 (Dense)            (None, 64)                8256      
                                                                 
 dense_24 (Dense)            (None, 32)                2080      
                                                                 
 dense_25 (Dense)            (None, 16)                528       
                                                                 
 dense_26 (Dense)            (None, 1)                 17        
                                                                 
=================================================================
Total params: 181,761
Trainable params: 181,761
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
'''

 

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