在 Tensorflow 的 Keras 中给定旧坐标预测新坐标

【问题标题】：Predict new coordinates given old coordinates in Tensorflow's Keras在 Tensorflow 的 Keras 中给定旧坐标预测新坐标
【发布时间】：2022-01-20 17:50:00
【问题描述】：

目标是在给定旧的 (x1, y1), (x2, y2) 坐标集时，能够预测新的 (x1, y1), (x2, y2) 坐标集。

也就是说，如果我的旧坐标是(0, 0), (4, 4)，我想得到一个像(2, 3, 8, 9)这样的输出，其中数字对应的是(x1, y1 , x2, y2)。

只是，我不知道如何获得这样的多个数字输出。

【问题讨论】：

标签： python deep-learning neural-network tf.keras

【解决方案1】：

您只需要使用顺序模型。据我了解，您的输入尺寸为 4，输出尺寸也为 4。在这种情况下，您会执行以下操作：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential(
    [ 
        
        layers.Dense(4, activation="relu", name="layer1", input_shape=(4,)),
        layers.Dense(100, activation="relu", name="layer2"),
        layers.Dense(100, activation="relu", name="layer3"),
        layers.Dense(4, activation="relu", name="layer4"),
    ]
)
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

然后你就可以训练你的模型了。但是，您需要根据自己的数据调整模型的参数和结构。

【讨论】：