Привет! С удовольствием помогу тебе с заданием․ В этой статье я поделюсь своим опытом создания модели класса Sequential в Python и преобразования двумерных данных изображения в одномерные․Упражнение 1⁚
Для начала, давай создадим модель как объект класса Sequential․ Sequential ‒ это простейший тип модели в TensorFlow, который представляет собой линейный стек слоев․python
from tensorflow․keras․models import Sequential
# Создаем модель
model Sequential
Упражнение 2⁚
Теперь перейдем к преобразованию двумерных данных изображения в одномерные․ Вариантов здесь два⁚ можно использовать слой Flatten или функцию reshape из библиотеки numpy․С помощью слоя Flatten⁚
python
from tensorflow․keras․layers import Flatten
# Добавляем слой Flatten к модели
model․add(Flatten)
С помощью функции reshape из библиотеки numpy⁚
python
import numpy as np
# Преобразуем двумерные данные в одномерные
reshaped_data np․reshape(data, (1, 784))
Упражнение 3⁚
Теперь добавим два слоя Dense с 128 узлами и функцией активации relu․ Слои Dense ⸺ полносвязные слои, в которых каждый нейрон связан с каждым нейроном предыдущего слоя․python
from tensorflow․keras․layers import Dense
# Добавляем первый слой Dense
model․add(Dense(128٫ activation’relu’))
# Добавляем второй слой Dense
model․add(Dense(128, activation’relu’))
Теперь у тебя есть полный код на Python, который создает модель как объект класса Sequential, преобразует двумерные данные изображения в одномерные и добавляет два слоя Dense с функцией активации relu․
Надеюсь, эта статья поможет тебе лучше понять, как использовать модель Sequential и преобразовывать данные в TensorFlow․ Удачи в твоих экспериментах!