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所以这个问题可能源于对 tensorflow 缺乏了解。但我正在尝试构建一个多层感知器tensorflow 2.0，但没有Keras。

原因是我的机器学习课程要求我们不使用 keras。为什么你可能会问？我不知道。

我已经tensorflow 2.0用 Keras 轻松实现了我们的模型，现在我想在没有keras.

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=Adam(),
              metrics=['accuracy'])

X_train = X[:7000]
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y[:7000], num_classes=5)
X_dev = X[7000:]
y_dev = tf.keras.utils.to_categorical(y[7000:], num_classes=5)

model.fit(X_train, y_train,
          epochs=100,
          batch_size=128)
score = model.evaluate(X_dev, y_dev, batch_size=128)
print(score)

这是我的问题。每当我在 上查找文档时Tensorflow 2.0，甚至自定义培训指南都在使用 Keras。

据我了解，占位符和会话已成为过去tensorflow 2.0，因此我有点不确定如何构建它。

我可以制作张量对象。我的印象是我需要使用 Eager Execution 并使用渐变胶带。但我仍然不确定如何将这些东西放在一起。

现在我的问题是。我应该从哪里获得更好的理解？哪个方向下降最大？

请告诉我我是否做错了这个堆栈溢出帖子。这是我第一次来这里。

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正如@Daniel Möller 所说， TensorFlow 官方页面上有自定义训练和自定义层的这些教程。如自定义培训页面所述：

本教程使用tf.Variable构建和训练一个简单的线性模型。

还有这个博客可以在没有 Keras API 的情况下创建自定义层和训练。您可以在 Google Colab 上查看此代码，它使用带有自定义层的 Cifar-10，并以相同的方式进行训练。

于 2019-12-05T23:00:46.543 回答