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. Enum в Python
  2. Функции в одну строку
  3. Переворот строки с использованием цикла
  4. Объединение Python и Shell
  5. Удаление элемента по индексу в Python
  6. Форматирование строк в Python
  7. Работа с срезами в Python
  8. Сортировка HTML по CSS-селектору
  9. Форматирование данных с помощью pprint
  10. Показ всплывающих окон Tkinter
  11. Python itertools combinations() — группировка элементов
  12. Многопоточность в Python
  13. Глобальные переменные в Python
  14. Отображение HTML кода в Python
  15. Отладка производительности Python
  16. Оператор walrus в Python
  17. Метод сравнения объектов в Python
  18. Работа с Requests для HTTP-запросов
  19. Раздувающийся словарь в Python
  20. Python Метод sleep() из time
  21. Преобразование текста в речь с Python
  22. Синтаксис переменных цикла в Python
  23. Функции all() и any() в Python
  24. Хешируемые ключи в Python
  25. Копирование списков в Python
  26. Декораторы с аргументами в Python
  27. Работа с массивами в Python
  28. Измерение времени выполнения кода в Python
  29. Ускоренный импорт библиотек
  30. Numpy: разбиение массивов
  31. Класс Counter() для подсчета элементов
  32. Создание коллекций из выражения-генератора
  33. Необязательные аргументы в Python
  34. Вычисление фазы комплексного числа
  35. Обработка исключений в Python 3
  36. Извлечение статей с newspaper3k
  37. Функция sleep() в Python
  38. Сравнение строк в Python
  39. Создание и инициализация объектов
  40. Импорт с альтернативным именем
  41. Метод join() для объединения элементов
  42. inspect в Python: анализ кода
  43. Проблема с изменяемыми аргументами
  44. Использование подчеркивания в REPL
  45. Объявление переменных в Python
  46. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  47. Копирование объектов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию