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法律研究如何在Python中使用Keras实现集成学习？
TensorFlow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
Keras 是作为 ONEIROS 项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究的一部分而开发的。Keras 是一个用 Python 编写的深度学习 API。它是一个高级 API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。它运行在 TensorFlow 框架之上。它是为了帮助快速实验而构建的。它提供了开发和封装机器学习解决方案所需的必要抽象和构建块。
Keras 已经存在于 TensorFlow 包中。可以使用以下代码行访问它。
import tensorflow from tensorflow import keras
Keras 函数式 API 有助于创建比使用顺序 API 创建的模型更灵活的模型。函数式 API 可以处理具有非线性拓扑的模型，可以共享层并处理多个输入和输出。深度学习模型通常是有向无环图 (DAG)，其中包含多个层。函数式 API 有助于构建层图。
我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 有助于在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。以下是实现集成模型的代码片段：
示例
def get_model():
inputs = keras.Input(shape=(128,))
outputs = layers.Dense(1)(inputs)
return keras.Model(inputs, outputs)
print("Calling the 'get_model' method ")
model_1 = get_model()
model_2 = get_model()
model_3 = get_model()
my_inputs = keras.Input(shape=(128,))
y1 = model_1(my_inputs)
y2 = model_2(my_inputs)
y3 = model_3(my_inputs)
print("The average of the layers in the model")
my_outputs = layers.average([y1, y2, y3])
print("Ensemble model is being created")
ensemble_model = keras.Model(inputs=my_inputs, outputs=my_outputs)代码来源：https://tensorflowcn.cn/guide/keras/functional
输出
Calling the 'get_model' method The average of the layers in the model Ensemble model is being created
解释
模型可以嵌套，这意味着它可以包含子模型。
子模型用于集成学习。
这意味着将多个模型组合成单个模型，并对每个模型的预测进行平均。
更新于：2021年1月18日
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