如何使用Python使用Keras从模型中删除图层？
Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，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。
Keras是ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分。Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。
它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出为在Web浏览器或手机中运行。
Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问。
import tensorflow from tensorflow import keras
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。GoogleColab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在JupyterNotebook的基础上。
以下是删除图层的代码-
示例
print("Removing layers using the pop function")
model.pop()
print("The current number of layers in the model after eliminating one layer")
print(len(model.layers))代码信用-https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
输出结果
Removing layers using the pop function The current number of layers in the model after eliminating one layer 2
解释
可以通过使用点运算符将模型名称与该函数相关联来调用“pop”函数。
一旦完成，就可以检查层的长度。
这将有助于确认其中一层实际上已被删除。