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. Имена объектов в Python
  2. Установка и использование модуля «howdoi»
  3. Функция pow() — возвести число в степень
  4. Оператор is в Python
  5. Работа с YAML в Python
  6. Аргументы *args и **kwargs
  7. Форматирование строк в Python
  8. Лямбда-функции в defaultdict
  9. Генератор списка в Python
  10. Оптимизация памяти с __slots__
  11. Метод add для класса Vector
  12. Тайное преобразование типа ключа
  13. Метод join() для объединения элементов
  14. Создание списка дат
  15. Генераторы списков в Python
  16. Переопределение оператора % для объектов
  17. Обновление шаблона base.html
  18. Создание коллекций из выражения-генератора
  19. Создание копии итератора
  20. Принципы LSP и ISP в Python
  21. Работа с датами в Python
  22. Методы работы со строками в Python
  23. Метод append() для списка
  24. Оператор «or» в Python
  25. Списковые включения в Python
  26. Генераторы в Python
  27. Переопределение метода sub
  28. Дефолтные параметры в Python
  29. Лямбда-функции в Python
  30. Работа с deque из collections
  31. Логирование с Logzero
  32. Импорт объектов из модулей
  33. Классы данных в Python
  34. Метод index() в Python
  35. Проверка существования переменной с оператором :=
  36. Печать в одной строке
  37. Разрешение имен в Python
  38. Работа с итераторами в Python
  39. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  40. Уникальность ключей в словаре
  41. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  42. Переопределение метода divmod
  43. Проверка подстроки в строке с помощью in
  44. Проверка версии Python
  45. Функции any() и all() в Python
  46. Работа с timedelta
  47. Генератор надежных паролей
  48. Работа с PosixPath() в Python
  49. Встраивание HTML в Jupyter Notebook
  50. Атрибуты класса и экземпляра

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию