机器学习PAI如何在input_layer后对输入数据进行batch normalization？
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要在PAI中对输入数据进行批次归一化（batch normalization），您可以在构建深度学习模型时，在input_layer后面添加批次归一化层。通常，这在编写TensorFlow或者Keras等深度学习框架的代码时实现。PAI支持通过代码编辑器或者PAI-DSW（Data Science Workspace）来编写和运行自定义的深度学习模型。在Keras中，您可以使用tf.keras.layers.BatchNormalization层，示例如下：
在PAI-DSW中，您可以使用类似的代码来构建包含批次归一化的模型。记得根据实际的数据维度和模型结构来调整input_dim, hidden_units, 和 output_units。可参考官方文档
2024-07-10 15:05:08赞同 8 展开评论 打赏
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