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 join() с набором
  2. Установка и использование TensorFlow
  3. Установка Home Assistant
  4. Monkey Patching в Python
  5. Работа со словарями в Python
  6. Основные операции с Numpy
  7. Измерение времени выполнения с помощью time
  8. Проверка файла .py на синтаксис.
  9. Класс-оболочка для словарей
  10. Работа с файлами в Python
  11. Функция zip() в Python
  12. Перемещение и удаление файлов в Python
  13. Установка и использование Logzero
  14. Копирование и вставка текста в Python
  15. Подсчет частотности элементов в Python
  16. Хранение переменных в Python.
  17. Проверка наличия элемента в списке
  18. Проверка элементов списка условием
  19. Создание новой даты в Python
  20. Навыки Python: строки, типы данных
  21. Структурирование данных с Pydantic
  22. Обработка исключений с блоком else
  23. Особенности запятых в Python
  24. Методы Python для работы с данными
  25. Логические значения в Python
  26. Возврат нескольких значений из функции
  27. Работа с эмодзи в Python
  28. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  29. Тип CodeType в Python.
  30. Выражения-генераторы в Python
  31. Оператор объединения словарей
  32. Участие в LP стейкинге Waves
  33. Перехват исключений в Python
  34. Поиск всех индексов подстроки
  35. Методы shutil для работы с файлами
  36. Документирование функций в Python
  37. Defaultdict в Python
  38. Проверка списка: any() и all()
  39. Настройка вывода NumPy
  40. Работа с zip-архивами в Python
  41. Python Метод del.
  42. Работа с срезами в Python
  43. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  44. Инверсия списков и строк в Python
  45. Выход из профиля в Django
  46. Функции min(), max(), sum()
  47. Блок else в циклах.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию