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. Импорт модуля из другого каталога
  2. Метаклассы в Python
  3. Тип CodeType в Python.
  4. Переопределение метода xor в Python
  5. split() — разделение строки
  6. Работа с Event() в threading
  7. Работа с модулем random
  8. Создание вкладок с TKinter
  9. Управление виртуальными окружениями в Python
  10. Многострочные строки в Python
  11. Python Метод sleep() из time
  12. Фильтрация элементов с помощью islice
  13. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  14. Проверка ввода с помощью isdigit
  15. Метод join() для объединения элементов
  16. Явный импорт в Python
  17. Создание списка через цикл
  18. Применение функции map() с лямбда-функциями
  19. Распаковка элементов последовательности
  20. Атрибуты класса и экземпляра
  21. Приближение чисел в Python
  22. Работа со случайными элементами
  23. Множественное назначение в Python
  24. Функции высшего порядка в Python
  25. Работа с itertools
  26. Форматирование строк с % в Python
  27. Профилирование кода
  28. Замена атрибута в именованном кортеже
  29. Методы split() и join() — Python строк.
  30. Генераторы в Python
  31. Проблема сравнения словарей
  32. Округление дробей в Python
  33. Подсчет часто встречающихся элементов
  34. Mad Libs Generator
  35. Метод matmul для умножения матриц
  36. Подсказки при вводе данных в Python
  37. Функция sleep() в Python
  38. Разделение строки в Python
  39. Очистка данных в Python
  40. Принципы программирования
  41. Оператор in для проверки наличия элемента
  42. Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
  43. Структуры данных в Python
  44. Преобразование кортежа в словарь.
  45. Работа со строками в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию