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python - 如何在 Tensorflow 中使用 tf.layers.dense 和 tf.data.Dataset 开发神经网络？

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 04:46:55

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我有两个特征 X1 和 X2，想预测 Y。

训练数据

X1  X2   Y
11  610 676
52  557 120
78  491 964
77  380 722
24  464 837
86  532 601
99  580 452
10  539 200
88  507 756

如何使用 tf.layers.dense 和 tf.data.Dataset 执行此操作？请不要使用 feed_dict，因为它不再被推荐。

我搜索了同时使用 tf.layers.dense 和 tf.data.Dataset 的好的代码示例，但没有任何可靠的东西。

模型训练完成后，我想为以下测试数据预测 Y。测试数据预测是否需要 dataset.make_initializable_iterator()？

测试数据

如果模型架构包括批量归一化、正则化和 dropout 但现在不是优先事项，这将是一个插件。

谢谢

最佳答案

towardsdatascience 的这篇教程很好地解释了数据集 API 的用法
https://towardsdatascience.com/how-to-use-dataset-in-tensorflow-c758ef9e4428

关于python - 如何在 Tensorflow 中使用 tf.layers.dense 和 tf.data.Dataset 开发神经网络？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49358407/

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