tek4

API Mô Hình Tuần Tự – Sequential (Đơn Giản) – Keras Cơ Bản

by - September. 21, 2021
Học
Kiến thức
Machine Learning
<p style="text-align: justify;">Ch&agrave;o mừng c&aacute;c bạn quay trở lại với loạt b&agrave;i về&nbsp;<a href="https://tek4.vn/keras-co-ban-bat-dau-hoc-sau-voi-tf-keras/" target="_blank" rel="noopener">Keras Cơ Bản</a>&nbsp;của<a href="https://tek4.vn/" target="_blank" rel="noopener">&nbsp;tek4.vn</a>. Trong b&agrave;i viết n&agrave;y ch&uacute;ng ta sẽ c&ugrave;ng nhau t&igrave;m hiểu về API m&ocirc; h&igrave;nh tuần tự (Sequential) ở mức cơ bản. Bắt đầu th&ocirc;i!</p> <p style="text-align: justify;">Xem th&ecirc;m b&agrave;i viết trước:<a href="https://tek4.vn/nam-buoc-vong-doi-cua-mo-hinh-hoc-sau-keras-co-ban/" target="_blank" rel="noopener">&nbsp;Năm Bước V&ograve;ng Đời Của M&ocirc; H&igrave;nh Học S&acirc;u</a></p> <p><img style="width: 651px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="http://tek4vn.2soft.top/public_files/44-png" alt="44" height="340" /></p> <p style="text-align: justify;">API m&ocirc; h&igrave;nh tuần tự (sequential) l&agrave; đơn giản nhất v&agrave; l&agrave; API được khuy&ecirc;n d&ugrave;ng, đặc biệt l&agrave; khi mới bắt đầu.</p> <p style="text-align: justify;">N&oacute; được gọi l&agrave; &ldquo;<em>sequential</em>&rdquo; v&igrave; n&oacute; li&ecirc;n quan đến việc x&aacute;c định một lớp&nbsp;<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Sequential">Sequential&nbsp;</a>&nbsp;v&agrave; th&ecirc;m từng lớp v&agrave;o m&ocirc; h&igrave;nh theo c&aacute;ch tuyến t&iacute;nh, từ đầu v&agrave;o đến đầu ra.</p> <p style="text-align: justify;">V&iacute; dụ dưới đ&acirc;y x&aacute;c định m&ocirc; h&igrave;nh MLP tuần tự chấp nhận t&aacute;m đầu v&agrave;o, c&oacute; một layer ẩn với 10 node v&agrave; sau đ&oacute; l&agrave; một layer đầu ra với một node để dự đo&aacute;n một gi&aacute; trị số.</p> <pre class="language-python"><code># example of a model defined with the sequential api from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # define the model model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(8,))) model.add(Dense(1))</code></pre> <p style="text-align: justify;">Lưu &yacute; rằng layer hiển thị của mạng được x&aacute;c định bởi đối số &ldquo;input_shape&rdquo; tr&ecirc;n layer ẩn đầu ti&ecirc;n. Điều đ&oacute; c&oacute; nghĩa l&agrave; trong v&iacute; dụ tr&ecirc;n, m&ocirc; h&igrave;nh mong đợi đầu v&agrave;o cho một mẫu l&agrave; một vectơ gồm t&aacute;m số.</p> <p style="text-align: justify;">API tuần tự rất dễ sử dụng v&igrave; bạn tiếp tục gọi&nbsp;model.add()&nbsp;cho đến khi bạn đ&atilde; th&ecirc;m tất cả c&aacute;c layers của m&igrave;nh.</p> <p style="text-align: justify;">V&iacute; dụ, đ&acirc;y l&agrave; một MLP s&acirc;u với năm layers ẩn.</p> <pre class="language-python"><code># example of a model defined with the sequential api from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # define the model model = Sequential() model.add(Dense(100, input_shape=(8,))) model.add(Dense(80)) model.add(Dense(30)) model.add(Dense(10)) model.add(Dense(5)) model.add(Dense(1))</code></pre> <hr /> <p style="text-align: center;"><em><strong>Fanpage Facebook:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a></em>&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><em><strong>Tham gia cộng đồng để chia sẻ, trao đổi v&agrave; thảo luận:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn/">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a></em></p>