keras学习入门一
基本概念
1. 张量 tensor
所有的数据类型都可以看成是张量,可以看成是向量,矩阵在推广
张量的阶,有时候也叫维度,或是轴(axis)
0阶张量如 [] ,5 也叫做标量
1阶张量 如 [ 1, 2, 3, 4] 即向量
2阶 张量如 [[ 1,2], [3, 4]] 矩阵
3阶 张量 为立方体
4阶 也叫4维张量
2. 数据格式 data_fomate
100张, 16 * 32的图片, 3通道
Theano 中表示 为(100, 3, 16, 32)在
Tensorflow 中表示 为(100, 16, 32, 3)
3. batch
在训练中需要涉及到的一个概念,batch_size ,每次分批的大小
iterations 跌代次数 = size / batch_size
epochs 所有数据被训练的次数
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