0-1导包importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importkerasimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt1-1构造数据调用接口去下载数据mnist=keras.datasets.mnist#导入mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()60000条训练集，10000条测试集print("trainimageshape:",train_ima
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本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面 前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面 前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结
