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. Создание .exe файла с pyinstaller
  2. Перебор элементов списка в Python
  3. Обработка ошибок в JSON данных
  4. Разделение строки с помощью re.split()
  5. Обработка исключений в Python
  6. Работа с CSV файлами в Python
  7. Операторы сравнения в Python
  8. Обработка исключений с блоком else
  9. Настройка шрифта и цвета в Tkinter
  10. Использование функции product
  11. Логирование в Python
  12. Получение срезов итераторов
  13. Тестирование с responses
  14. Контекстный менеджер в Python
  15. Переопределение метода
  16. Преобразование кортежа в словарь.
  17. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  18. Избегайте пустого списка
  19. Переопределение унарных операторов
  20. Работа с библиотекой requests
  21. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  22. Изменение списка срезом
  23. Роль ключевого слова self
  24. Срез списка в Python
  25. Необязательные аргументы в Python
  26. Объединение, распаковка и деструктуризация
  27. JMESPath в Python
  28. Управление экспортом элементов
  29. Изменения в обработке логических значений
  30. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  31. Поиск всех индексов подстроки
  32. Метод __index__ в Python
  33. Функции высшего порядка в Python
  34. Взаимодействие с sys
  35. Запуск асинхронной корутины
  36. Оптимизация памяти с __slots__
  37. Изменение элемента списка
  38. Однострочники Python
  39. Метод setitem в Python
  40. Обход словаря в Python
  41. Работа с YAML в Python
  42. Enum в Python: создание и использование перечислений
  43. Разделение списка на гнппы
  44. Хешируемые ключи в Python
  45. Руководство по библиотеке pydantic
  46. TypedDict для kwargs в Python 3.12
  47. Расчет времени выполнения

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию