Keract：Keras激活+梯度 pip install keract 您刚刚找到了一种获取Keras模型每一层（LSTM，转换网络...）的激活（输出）和渐变的方法。 API 获取激活（节点/层输出为Numpy数组） keract . get_activations ( model , x , layer_names = None , nodes_to_evaluate = None , output_format = 'simple' , nested = False , auto_compile = True ) 获取Keras模型和输入X的激活（作为Numpy数组的节点/层

使用时间卷积网络进行回归预测以及分类的一些案例，很有帮助。

keras实现REINFORCE算法强化学习： # Policy Gradient Minimal implementation of Stochastic Policy Gradient Algorithm in Keras ## Pong Agent  This PG agent seems to get more frequent wins after about 8000 episodes. Below is the score graph.

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