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. Оператор «and» в Python
  2. Удаление ключа из словаря в Python
  3. Работа с комплексными числами
  4. Повторение элементов в Python
  5. Использование эмодзи в Python
  6. Очистка строки в Python
  7. Моржовый оператор в Python 3.8
  8. Декораторы в Python
  9. Преобразование кортежа в словарь.
  10. Именованные срезы в Python
  11. Мониторинг работы программы Py-spy
  12. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  13. Запуск файлового сервера
  14. Построение графиков в Matplotlib
  15. Синхронизация потоков с time.sleep()
  16. Библиотека itertools: объединение списков
  17. Условные выражения в Python
  18. Определение функций с необязательными аргументами
  19. Работа с классами данных
  20. Сортировка в Python
  21. Установка и использование Python-dateutil
  22. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  23. Работа с OpenCV
  24. Философия Python
  25. Многострочные строки в Python
  26. Работа с географическими данными в Python
  27. Оператор * в Python
  28. Отправка поздравлений по дню рождения
  29. Разделение строк в Python
  30. Отделение звука от видео
  31. Python Метод Union Множеств
  32. Создание списков в Python
  33. Класс Counter() для подсчета элементов
  34. Основы Python
  35. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  36. Метод count() для списка
  37. Функция __init__ в Python
  38. Необязательные аргументы в Python
  39. Работа с часовыми поясами в Python
  40. Defaultdict в Python
  41. Python Enum Weekday Usage
  42. Установка и обучение ChatterBot
  43. Изменение списка срезами
  44. Выход из профиля в Django
  45. Отладка производительности Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию