Курс Python → Создание и обучение модели с Keras

Библиотека Keras является высокоуровневым API для работы с нейронными сетями, которое упрощает процесс создания и обучения моделей на TensorFlow. Она предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для определения архитектуры нейросетей, компиляции моделей, обучения и оценки их производительности.

Для создания модели с использованием Keras, сначала необходимо определить последовательность слоев, которые будут составлять нейронную сеть. Например, для создания простой нейронной сети с одним скрытым слоем и одним выходным слоем, можно использовать следующий код:


from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

После определения архитектуры модели, ее необходимо скомпилировать, указав оптимизатор, функцию потерь и метрику для оценки производительности модели во время обучения. Например:


model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

После компиляции модели можно приступать к обучению на обучающих данных. Для этого используется метод fit, который принимает на вход обучающие данные, метки классов, количество эпох и размер пакета:


model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

После обучения модели можно оценить ее производительность на тестовых данных с помощью метода evaluate, который возвращает значения выбранных метрик. Например:


loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Метод сравнения объектов в Python
  2. Запуск внешних программ с subprocess
  3. Профилирование с cProfile
  4. Применение функции к списку
  5. Использование эмодзи в Python
  6. Создание копии итератора
  7. Разделение функций на этапы
  8. Добавление элементов в список: append() vs extend()
  9. Импорт с альтернативным именем
  10. Получение ID процесса
  11. Работа с GitHub в Telegram
  12. Разработка игры Pong с turtle
  13. Подсказки типов в Python
  14. Flask: создание веб-приложений
  15. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  16. Тестирование с responses
  17. Работа с f-строками 2.0
  18. Работа с PosixPath() в Python
  19. Создание Radio кнопок в tkinter
  20. Копирование списков в Python
  21. Обезопасьте ввод данных
  22. Функция all() в Python
  23. Применение функции к элементам списка
  24. Поиск с помощью регулярных выражений
  25. Оператор морж в Python 3.8
  26. Работа с датой и временем в Python
  27. Функции в Python: создание и вызов
  28. Чтение и запись TOML-конфигов
  29. Работа с рекламными данными в Pandas
  30. Сортировка с помощью key
  31. Склеивание строк через метод join()
  32. Замена текста с re.sub()
  33. Объединение итераторов
  34. Изменение элемента списка
  35. TON Smart Challenge #2: участие и подготовка
  36. Удаление элемента из списка в Python
  37. Использование функции product
  38. Python Translator: создание локальных переводчиков
  39. Функции any() и all() в Python
  40. Перевернуть список в Python
  41. Условные выражения в Python
  42. Хранение переменных в словаре.
  43. Конкатенация строк с помощью join()
  44. Метод setitem в Python
  45. Списки в Python: синтаксис представления
  46. Логирование в Python
  47. Howdoi — получение ответов из терминала

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию