神经网络中输入

在layer中写输入

layers.Dense(512, activation='relu', name='layer1',input_shape=(784,)),

此处784是我特征数量

在build中写输入

model.build(input_shape=(None,784))

输出

format写法

for epoch in range(20):
    print('当前是第{}次大循环'.format(epoch))

f代替format写法

for epoch in range(20):
    print(f'当前是第{epoch}次大循环')

zip

不加星号是组合，加星号是拆分

不加*

a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
c=zip(a,b)
list(c)

加*

c,d=zip(*zip(a,b))
print(list(c),'\n',list(d))

打平

Flatten方法

out=layers.Flatten(out)

reshape方法

out=tf.reshape(out,[-1,512])

数据打包(batch)

tensorflow

db_train=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)).batch(128)
db_test=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)).batch(32)

pytorch

x=torch.linspace(1,10,10)
y=torch.linspace(10,1,10)
torch_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(x,y)
loader=torch.utils.data.DataLoader(torch_dataset,batch_size=5,shuffle=True)