(1) Definir dados de treinamento: tensor de entrada e tensor alvo.
(2) Defina a rede (ou modelo) composta por camadas e mapeie a entrada para o destino.
(3) Processo de aprendizado de configuração: selecione a função de perda, otimizador e indicadores a serem monitorados.
(4) Chame o método de ajuste do modelo para iterar nos dados de treinamento.
Definição Modelo Existem dois métodos: um é a utilização da classe sequencial (linear apenas para a pilha de camadas, o que é o mais
arquitectura de rede comum), a outra é uma API funcional (API funcional, existe uma camada que compreende Para gráfico acíclico, para que você possa
construir qualquer forma de arquitetura).
