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 «not» в Python
  2. Настройка логгера Logzero
  3. Сокращение ссылок с pyshorteners
  4. Получение значений из словарей
  5. Функции в Python
  6. Работа со словарями в Python
  7. Метод rmatmul для обратного матричного умножения
  8. Counter() — подсчет элементов
  9. Переменные в Python
  10. Метод Enumerate() для списков
  11. Создание генераторов
  12. Выборка чисел
  13. Управление браузером с Selenium
  14. Лямбда-функции в Python
  15. Сравнение def и lambda-функций
  16. Работа с каталогами в Python
  17. Скачать видео с YouTube
  18. Стать Python-разработчиком
  19. Подписка на каналы разработчиков
  20. Преобразование чисел в слова
  21. TypedDict для kwargs в Python 3.12
  22. Просмотр атрибутов и методов класса
  23. Исключение NotImplementedError
  24. Загрузка постов Instagram
  25. Оформление кода на Python
  26. Работа с коллекциями Python
  27. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  28. Проверка на палиндром
  29. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  30. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  31. Создание графики с черепахой
  32. Методы split() и join() — Python строк.
  33. Лямбда-функции в цикле
  34. Перемешивание списка с shuffle()
  35. Быстрый поиск кода
  36. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  37. Тайное преобразование типа ключа
  38. Функция product() в Python
  39. Оператор объединения словарей
  40. Динамические маршруты во Flask
  41. Создание треугольника Паскаля
  42. Изменение логики работы с временем
  43. Работа с комбинациями в Python.
  44. Работа с CSV файлами в Python
  45. Декоратор Property в Python
  46. Логирование с Logzero: ротация файла
  47. Настройка вывода NumPy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию