创建一个Keras模型,它接入5个输入,并有5个输出
为了创建一个Keras模型,它可以接入5个输入和5个输出,你可以使用序列模型API来构建一个简单的输入和输出形式的前进神经网络.以下是一个示例代码: ``python从 keras.models进口序列从 keras.layers进口密集#定义模型模型 =序列模型.add(((Dense10, input_dim=5,激活='relu')) #输入层有5个输入节点.addD((5,激活='softmax')) #输出层有5个输出节点 #编译模型模型.compile=loss'categorical_crossentropy',er'adam',metrics=['accurity']) ``python在示例中,我们在上面列出的第一个数据层上进行了Sequential模型的预测和优化.最后,我们将使用Sequential模型作为一个新的模型,我们将其编译为"dentropy"和"accurity"作为一个模块,然后我们将其编译为"dentropy"和"accurity"作为一个模块.