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. Работа со строками в Python
  2. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  3. Enum в Python: создание и использование перечислений
  4. Функции высшего порядка в Python
  5. Метод join() для объединения элементов в строку.
  6. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  7. Логирование с Logzero: ротация файла
  8. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  9. Метод join() для объединения строк
  10. Декораторы с @wraps
  11. Вакансии в Nebius
  12. Поиск подстроки в строке
  13. Замена символов в строке
  14. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  15. Изменения в обработке логических значений
  16. Оператор continue в Python
  17. Создание словарей в Python
  18. Просмотр атрибутов и методов класса
  19. Создание Radio кнопок в tkinter
  20. Протокол управления контекстом
  21. Проверка версии Python
  22. Работа с CSV файлами в Python
  23. Monkey Patching в Python
  24. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  25. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  26. Форматирование строк в Python
  27. Генератор списка с условием if
  28. Операции с числами в Python
  29. Генераторы данных
  30. Метод remove() для удаления элемента из списка
  31. Создание вложенных циклов for
  32. Python: отличительная особенность — отступы
  33. f-строки в формате строк
  34. Декоратор Ajax required
  35. Импорт модулей в Python 3.12
  36. Генерация QR-кодов с Python
  37. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
  38. Реализация метода __abs__ в Python
  39. Подсчет количества элементов в списке
  40. Аннотации типов в Python
  41. Поиск индексов подстроки
  42. Создание списков в Python
  43. Работа с timedelta в Python
  44. Делегирование в Python
  45. Работа с атрибутом dict
  46. Создание списка дат

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию