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. Аргумент по умолчанию
  2. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  3. Комплексные числа в Python
  4. Вывод баннеров
  5. Именование переменных в Python
  6. Шаблоны и наследование в Flask
  7. Цикл for в Python
  8. Обход словаря в Python
  9. Метод rpow в Python
  10. Преобразование списка в словарь через генератор
  11. Метод __int__ в Python
  12. Переменные в Python: сокращение гласных
  13. Импорт модуля из другого каталога
  14. Метод join для объединения строк
  15. Скрытие вывода данных
  16. Исключение NotImplementedError
  17. Извлечение статей с newspaper3k
  18. Получение ID текущего процесса
  19. Работа с модулем glob в Python
  20. Метод append() для списка
  21. Преобразование PowerPoint в PDF.
  22. Распаковка элементов последовательности
  23. Функции min(), max(), sum()
  24. Оператор match в Python
  25. Создание namedtuple из словаря
  26. Подписка на SelectelNews в Twitter
  27. Создание коллекций из выражения-генератора
  28. Ускорение кода с помощью векторизации
  29. Создание новых списков в Python
  30. Объединение Python и Shell
  31. Работа с изображениями Pillow
  32. Декоратор Property в Python
  33. Оболочка Python
  34. Склеивание строк через метод join()
  35. Асинхронное выполнение задач в процессах
  36. Работа с атрибутом dict
  37. Декораторы в Python
  38. Pretty-printing JSON в Python
  39. Импорт в Python: список all
  40. Хранение данных с помощью dataclasses
  41. Хэш-функции и метод цепочек
  42. Работа с пакетами
  43. Создание словаря через dict comprehension
  44. Добавление элементов в список
  45. Иерархия классов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию