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TensorFlow 2.X の使い方を VGG16/ResNet50 の実装と共に解説 - Qiita
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TensorFlow における 4 つのモデル構築 API TensorFlow にはモデルを構築するために大きく分けて 2 つ、... TensorFlow における 4 つのモデル構築 API TensorFlow にはモデルを構築するために大きく分けて 2 つ、細かく分けると 4 つの API が用意されています。 シンボリック(宣言型)API Sequential API Functional API Primitive API(1.X 系の書き方。非推奨) 命令型(モデル サブクラス化)API Subclassing API まず大きな分類について簡単に紹介します。 シンボリック(宣言型) API モデルの形状を学習実行前に宣言(≒コンパイル)する書き方です。 この API で書かれたモデルは学習中に形状を変更できません。 そのため、一部の動的に形が変わるモデル(Tree-RNN など)は実装できません。 その代わりに、データをモデルに与える前からモデル形状の確認ができます。 命令型(モデル サブクラス化)API