从我自己使用的过程中来看,M1对 keras的支持很差,很多包会未解析。建议使用的话还是基于 keras2.0 来用
监督学习supervised learning:机器学习中最常见的类型,它可以学会将输入数据映射到已知目标annotation。比如回归问题和分类问题(二分类、多分类问题等)是最常见的监督学习的例子。...
tf2集成的keras非常好用,对一些简单的模型可以快速搭建,下面以经典mnist数据集为例,做一个demo,展示一些常用的方法
tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了,不用像之前的session那样操作,一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。