本文整理汇总了Python中keras.models.Sequential.backward方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Sequential.backward方法的具体用法？Python Sequential.backward怎么用？Python Sequential.backward使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类keras.models.Sequential的用法示例。
在下文中一共展示了Sequential.backward方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_keras_backward
# 需要导入模块: from keras.models import Sequential [as 别名]
# 或者: from keras.models.Sequential import backward [as 别名]
def test_keras_backward(num_classes):
bounds = (0, 255)
channels = num_classes
model = Sequential()
with warnings.catch_warnings():
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
model.add(GlobalAveragePooling2D(
data_format='channels_last', input_shape=(5, 5, channels)))
model = KerasModel(
model,
bounds=bounds,
predicts='logits')
test_image = np.random.rand(5, 5, channels).astype(np.float32)
test_grad_pre = np.random.rand(num_classes).astype(np.float32)
test_grad = model.backward(test_grad_pre, test_image)
assert test_grad.shape == test_image.shape
manual_grad = np.repeat(np.repeat(
(test_grad_pre / 25.).reshape((1, 1, -1)),
5, axis=0), 5, axis=1)
np.testing.assert_almost_equal(
test_grad,
manual_grad)