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. Обработка ошибок в Python
  2. Декораторы в Python
  3. Поиск простых чисел
  4. Тестирование функции сложения
  5. Проверка типов с помощью isinstance
  6. Конкатенация списков в Python
  7. Python Метод sleep() времени
  8. Преобразование кортежа в словарь.
  9. Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
  10. Python Calendar Usage
  11. Python-dateutil — работа с датами
  12. Работа с контекстными переменными
  13. Оператор «or» в Python
  14. Создание функций высшего порядка
  15. Анализ кода — Python
  16. Управление виртуальными окружениями в Python
  17. Область видимости переменных
  18. Solidity для DeFi Ethereum
  19. Retrying в Python: повторные вызовы
  20. Обработка данных в Python
  21. Округление банкира в Python
  22. Поиск наиболее частого элемента
  23. Печать календаря в Python
  24. Лямбда-функции в Python
  25. Чтение и запись TOML-конфигов
  26. Базовые объекты Python
  27. Условные выражения в Python
  28. Использование defaultdict в Python
  29. Декоратор Property в Python
  30. Метод lt для сортировки объектов
  31. Работа с контекстными менеджерами
  32. Оценка точности модели
  33. Генерация случайных чисел в Python
  34. Модуль sys: основы
  35. Оператор walrus в Python
  36. Функция reduce() в Python
  37. Функция enumerate в Python
  38. Метод join() для объединения элементов
  39. Асинхронный код в Python
  40. Метод hash в Python
  41. Создание объекта времени
  42. Принципы SRP и OCP
  43. Переворот списка в Python
  44. Преобразование текста в речь с Python
  45. Проверка условий: all и any

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию