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今天小编给大家分享的是如何解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。

tensorflow在1.4版本引入了keras，封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后，运行，没有报错，不由得一喜。但是输出结果，发现，和预期的不一样。难道是欠拟合？故采用正弦波预测余弦来验证算法模型。

部分调用keras库代码如上图所示，用正弦波预测余弦波，出现如下现象：

def interface(_input):
  tmp = tf.keras.layers.Dense(10)(_input)
  vad_gru = tf.keras.layers.GRU(24, return_sequences=True)(tmp)
  denoise_output = tf.keras.layers.Dense(1)(vad_gru)
  return denoise_output

当前标题：如何解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题-创新互联
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