# Get Python six functionality:
from __future__ import\
absolute_import, print_function, division, unicode_literals
###############################################################################
###############################################################################
###############################################################################
import numpy as np
from .... import backend
from . import helper
__all__ = [
"mlp2",
"mlp3",
]
###############################################################################
###############################################################################
###############################################################################
def _mlp(n_layers):
input_shape = (1, 2)
data = np.random.rand(*input_shape)
if backend.name() == "tensorflow":
layers = backend.keras.layers
inputs = layers.Input(shape=input_shape[1:])
tmp = inputs
for i in range(n_layers-1):
tmp = layers.Dense(units=2, activation="relu")(tmp)
outputs = layers.Dense(units=1, activation="linear")(tmp)
model = helper.build_keras_model(inputs, outputs)
else:
raise NotImplementedError()
return model, data
[docs]
def mlp2():
return _mlp(2)
[docs]
def mlp3():
return _mlp(3)