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. Глобальные переменные в Python
  2. Автоматизация действий с Pyautogui
  3. Отладчик pdb: начало работы
  4. Метод Enumerate() для списков
  5. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  6. Метод __complex__ в Python
  7. Создание именованных кортежей в Python
  8. Генераторы данных
  9. Вывод переменной и строки в Python
  10. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  11. Оптимизация методов в Python 3.7
  12. Обработка исключений в Python
  13. Комментарии в Python
  14. Вставка переменных в шаблоны Flask
  15. Monkey Patching в Python
  16. Избегайте двойного подчеркивания
  17. Работа с NumPy массивами
  18. Enum в Python
  19. Генерация фальшивых данных с Faker
  20. Оператор is в Python
  21. Обработка исключений в Python
  22. Метод pos в Python
  23. Переопределение метода __floordiv__
  24. Метод __index__ в Python
  25. Избегайте изменяемых аргументов
  26. Работа со словарями Python
  27. Удаление файлов и папок в Python
  28. Методы Python для работы с данными
  29. Изменение элемента списка
  30. Определение функций с необязательными аргументами
  31. Логирование с Logzero
  32. Генераторы в Python
  33. Работа с очередями в Python
  34. Очистка строки в Python
  35. Работа с срезами в Python
  36. Python union() функция — объединение множеств
  37. Генераторы в Python
  38. Переопределение метода divmod
  39. Создание виртуальной среды
  40. Обмен переменными в Jupyter
  41. Генераторы списков в Python
  42. Функция rsplit() в Python
  43. Проверка дубликатов в Python
  44. Использование type hints
  45. Метод __iand__ для пользовательских классов
  46. Тест скорости набора текста на Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию