TensorFlow2 Python深度学习 - TensorFlow2框架入门 - TensorFlow2 模块、层和模型简介_#深度学习


本课程主要讲解基于TensorFlow2的Python深度学习知识，包括深度学习概述，TensorFlow2框架入门知识，以及卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），生成对抗网络（GAN），模型保存与加载等。

TensorFlow2 Python深度学习 - TensorFlow2框架入门 - TensorFlow2 模块、层和模型简介

在 TensorFlow 2.x 中，模块、层 和 模型 是构建神经网络的核心组件。它们各自有不同的功能和作用，理解这些概念有助于高效地构建和训练深度学习模型。

1. 模块（Module）

模块 是 TensorFlow 中的最基本的构建块，它包含了模型的权重、训练状态、前向传播等内容。模块通常是通过 tf.Module 或其子类来定义的。在 TensorFlow 2 中，tf.Module 已经被 tf.keras.layers.Layer 和 tf.keras.Model 等类继承和扩展，所以在实际应用中，我们更多地会使用这些高级类，而不是直接使用 tf.Module。

作用：

  • 封装网络的权重、参数和计算逻辑。
  • 提供模型的构建和训练接口。
2. 层（Layer）

层 是神经网络中的基本计算单元，负责对输入数据进行变换或处理。在 TensorFlow 中，tf.keras.layers.Layer 是所有层的基类。常见的层有：全连接层（Dense Layer）、卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）、激活层（Activation）等。

作用：

  • 定义输入到输出的变换方式。
  • 每一层都包含其自己的权重、偏置等参数。
3. 模型（Model）

模型 是由多个层组成的深度学习网络。它通常包括输入、多个层、输出等部分。在 TensorFlow 2 中，tf.keras.Model 类是模型的基类。通过继承 tf.keras.Model 类，可以创建更复杂的神经网络模型。

作用：

  • 定义神经网络的结构和前向传播过程。
  • 通过 fit、evaluate、predict 等接口进行训练、评估和推理。

总结下：

  • 模型（Model）：封装了多个层的结构，执行前向传播。
  • 层（Layer）：执行具体的计算操作，如矩阵乘法、激活函数等。
  • 模块（Module）：封装了模型和层的参数和状态。