中国大学MOOC: 使用Sequential()函数搭建神经网络训练MNIST数据集的代码为：model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation=relu), tf.keras.layers.Dense(10, activation=softmax)])请问使用model.summary()打印网络结构和参数统计中，Total params的数目为？
举一反三
- 使用Sequential()函数搭建神经网络训练MNIST数据集的代码为：model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])请问使用model.summary()打印网络结构和参数统计中，Total params的数目为？ A: 100480 B: 1280 C: 101770 D: 101632
- 以下代码中,能正确表示导入线性叠加模型的是( )。 A: import keras B: import tensorflow as tf C: model = Sequential() D: 上述都不能实现
- 使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3层计算层 B: 这个神经网络中有计算功能的神经元有19个 C: 该模型的可训练参数个数共有91个 D: 这个神经网络的隐含层采用ReLu激活函数
- 使用下列代码建立神经网络模型，说法正确的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3个隐含层 B: 该模型的的输入层中有8个节点 C: 这个神经网络中，输入层和第一隐含层之间有36个可训练参 D: 该模型的可训练参数个数共有91个
- Keras中model.summary（）是用来打印网络概况的方法。