Привет! Сегодня я расскажу вам о трех упражнениях, связанных с созданием модели класса Sequential и преобразованием двумерных данных изображения в одномерные․Упражнение 1⁚
Для начала создадим модель как объект класса Sequential․ Для этого я воспользуюсь библиотекой TensorFlow․ Вот полный код на Python⁚
python
from tensorflow․keras․models import Sequential
model Sequential
Упражнение 2⁚
Далее нам нужно преобразовать двумерные данные изображения в одномерные․ Это можно сделать двумя способами⁚ с помощью слоя Flatten или с помощью функции reshape из библиотеки numpy․ Я расскажу о каждом способе․а) С помощью слоя Flatten⁚
python
from tensorflow․keras․layers import Flatten
model․add(Flatten(input_shape(28, 28)))
б) С помощью функции reshape из библиотеки numpy⁚
python
import numpy as np
# Предположим, у нас есть массив изображений images размера (num_images, 28٫ 28)
# Преобразуем его в одномерный массив
num_images images․shape[0]
images_reshaped np․reshape(images, (num_images, 784))
Упражнение 3⁚
Теперь, когда у нас уже есть модель и преобразованные данные, добавим два слоя Dense․ В каждом слое будет 128 узлов٫ а функцией активации будет relu․python
from tensorflow․keras․layers import Dense
model․add(Dense(128, activation’relu’))
model․add(Dense(128, activation’relu’))
Вот и все! Это полный код на Python для трех упражнений․
Надеюсь, моя статья оказалась полезной․ Желаю вам успехов в изучении и применении моделей класса Sequential с использованием TensorFlow!