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tensorflowの2つの書き方について

taiyo2017

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投稿2018/11/09 02:25

tensorflow初学者です。

model = tf.sequential() model.add(tf.layers.conv1d({filters: 64, kernelSize: 8, padding: 'same', inputShape: [64, 1], activation: 'relu'})) model.add(tf.layers.maxPooling1d({poolSize: 2, padding: 'same'})) model.add(tf.layers.conv1d({filters: 64, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'relu'})) model.add(tf.layers.maxPooling1d({poolSize: 2, padding: 'same'})) model.add(tf.layers.conv1d({filters: 32, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'relu'})) model.add(tf.layers.conv1d({filters: 1, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'tanh'}))

のように

tf.sequential()

を使って書く方法と、

import tensorflow as tf # ランク2のテンソル(行列)の定義 x = tf.constant([[1,2], [1,2]], tf.int32, name="x") y = tf.constant([[3,4], [3,4]], tf.int32, name="y") # 行列の足し算 add_op = tf.add(x, y) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x)) print(sess.run(y)) print(sess.run(add_op))

のように

with tf.Session() as sess: 

を使って書く方法の違いがわかりません。
2種類の書き方があると言う認識でしょうか?

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tf.sequential() クラスは分岐が含まれない Sequential なモデルを作成できるラッパーです。

python

1model = tf.sequential() 2model.add(tf.layers.conv1d({filters: 64, kernelSize: 8, padding: 'same', inputShape: [64, 1], activation: 'relu'})) 3model.add(tf.layers.maxPooling1d({poolSize: 2, padding: 'same'}))

一方、tf.Session() は計算を実行するためのセッションを作成する関数で、モデルの作成とは関係ありません。

python

1with tf.Session() as sess

投稿2018/11/09 05:02

tiitoi

総合スコア21956

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taiyo2017

2018/11/09 07:38

ありがとうございます。わかりました!!
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