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 ne для сравнения объектов
  2. Применение функции к списку
  3. Применение функции map() с лямбда-функциями
  4. Сортировка с параметром key
  5. Капитализация строк
  6. Разность множеств
  7. Логирование с Logzero
  8. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  9. Распаковка аргументов в Python
  10. Метод __complex__ в Python
  11. Python defaultdict добавление ключа
  12. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  13. Defaultdict в Python
  14. Присвоение и ссылки
  15. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  16. Работа с комплексными числами
  17. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  18. Бесконечные списки в Python
  19. Методы classmethod и staticmethod
  20. Методы Python для работы с данными
  21. Определение объема памяти объекта
  22. Форматирование строк в Python
  23. Лямбда-функции в цикле
  24. Нан-рефлексивность в Python
  25. Метод lt для сортировки объектов
  26. Сравнение неупорядоченных списков
  27. Обмен данными с asyncio.Queue
  28. Правила именования переменных
  29. Метод clear для коллекций
  30. Модуль future Python
  31. Модуль sys: основы
  32. Многопроцессорное программирование в Python
  33. Логирование с Logzero
  34. Управление импортом в Python
  35. Функция divmod() в Python
  36. Проверка типа данных
  37. Перевод эмодзи и эмотиконов.
  38. Работа со строками в Python.
  39. Перезагрузка оператора в Python
  40. Удаление ключа из словаря
  41. Перебор элементов списка в Python
  42. Сортировка слиянием
  43. Философия Python
  44. Поиск подстроки в строке
  45. Работа с кортежами в Python
  46. Атрибуты массивов в Numpy
  47. Форматирование заголовков в Python
  48. Создание итерируемых объектов
  49. Создание Telegram-бота на Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию