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. Склеивание строк без циклов
  2. Функция zip() в Python
  3. Создание новой даты в Python
  4. Методы HTTP запросов в Flask
  5. Преобразование данных в Python
  6. Методы работы со списками
  7. Создание новых списков
  8. Константы в модуле cmath
  9. Атрибуты класса и экземпляра
  10. Работа с CSV файлами
  11. Создание и обучение модели с Keras
  12. Работа с OpenCV
  13. Дефолтные параметры в Python
  14. Тип данных TypeVarTuple
  15. Настройка логгера Logzero
  16. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  17. Основные операции с библиотекой Numpy
  18. Обработка аргументов Python
  19. Конкатенация списков в Python
  20. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  21. Новшества Flask 2.0
  22. Обработка исключений в Python
  23. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  24. Работа с NumPy массивами
  25. Форматирование строк с % в Python
  26. Вывод переменной и строки в Python
  27. Использование функции enumerate()
  28. Частичное совпадение ввода
  29. Визуализация пропусков данных
  30. Отладка производительности Python
  31. Нарезка списков в Python
  32. Библиотека funcy: удобные утилиты
  33. Работа с исключениями в Python
  34. Codecademy в Telegram
  35. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  36. Множественное наследование в Python
  37. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  38. Метод enumerate() в Python
  39. Подписка на SelectelNews в Twitter
  40. Функция pow() — возвести число в степень
  41. Работа с функцией next() в Python
  42. Использование подчеркивания в REPL
  43. Оператор Walrus в Python 3.8
  44. Использование super() в Python
  45. Склеивание строк через метод join()
  46. Многострочные комментарии в Python
  47. Генераторы списков в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию