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keras中的backend.clip用法
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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如下所示：

keras.backend.clip(x, min_value, max_value)

逐元素clip（将超出指定范围的数强制变为边界值）

参数

x: 张量或变量。
min_value: Python 浮点或整数。
max_value: Python 浮点或整数。

返回

一个张量。

import tensorflow as tf
from keras import backend
a = tf.constant(2.1) #定义tensor常量
b = backend.clip(a, 0, 1)
with tf.Session() as sess:
  print (sess.run(b))
 
>1.0

Keras中可以利用backend中的一些函数来自定义模型的评估标准。

补充知识：keras中merge用法

首先keras的文档中是这样给出的，把若干个层合并成一个层

keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode='sum', concat_axis=-1, dot_axes=-1, output_shape=None, node_indices=None, tensor_indices=None, name=None)

layers：该参数为Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。该列表的元素数目必须大于1。

mode：合并模式，如果为字符串，则为下列值之一{“sum”，“mul”，“concat”，“ave”，“cos”，“dot”}

其中sum和mul是对待合并层输出做一个简单的求和、乘积运算，因此要求待合并层输出shape要一致。concat是将待合并层输出沿着最后一个维度进行拼接，因此要求待合并层输出只有最后一个维度不同。

下面我要说的主要针对训练时，Merge是一个层对象，在多个sequential组成的网络模型中，如果

x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array

y：标签，numpy array

否则运行时很可能会提示意思就是你输入的维度与实际不符，好了，说什么都不如写一个代码来的实际：

model_left= Sequential() 
model_left.add(Dense(50, input_shape=(784,))) 
model_left.add(Activation('relu')) 
  
model_right = Sequential() 
model_right.add(Dense(50, input_shape=(784,))) 
model_rightadd(Activation('relu')) 
  
model = Sequential() 
model.add(Merge([model_left,model_right], mode='concat')) 
  
model.add(Dense(10)) 
model.add(Activation('softmax')) 
  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',
       metrics=['accuracy']) 
model.fit([X_train, X_train], Y_train, batch_size=64, nb_epoch=30, validation_data=([X_test, X_test], Y_test))

以上这篇keras中的backend.clip用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,backend.clip
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

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