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. Проблема с изменяемыми аргументами
  2. Форматирование кода на Python
  3. Работа с модулем Calendar
  4. Проверка типов с использованием isinstance
  5. Конвертация изображений в PDF
  6. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  7. Работа с срезами в Python
  8. Использование функции enumerate()
  9. Преобразование списка в словарь через генератор
  10. Очистка входных данных
  11. Хранение переменных в Python.
  12. Декодирование строк в Python
  13. Оператор Walrus в Python
  14. Замена символов в Python
  15. Функция enumerate в Python
  16. Оптимизация сравнения в Python
  17. Основы Python
  18. Множественное назначение в Python
  19. Вложенные генераторы в Python
  20. Передача аргументов в Python
  21. Отладка в Python
  22. Мощь вложенных функций в Python
  23. Работа с JSON данными в Python
  24. Метод join() для объединения элементов
  25. Асинхронное программирование с asyncio
  26. Преобразование строки в число
  27. Просмотр внешних файлов в %pycat
  28. Работа с getopt
  29. Работа с переменными в Python
  30. Хеширование паролей с использованием salt
  31. Структура данных deque в Python
  32. Метод add для класса Vector
  33. Распаковка элементов последовательности
  34. Нахождение отличий в списках
  35. Переопределение метода len
  36. Обучение модели с указанием эпох
  37. Введение в Python
  38. Работа со строками в Python.
  39. Метод rrshift для пользовательских объектов
  40. CLI-инструмент howdoi
  41. split() — разделение строки
  42. Аннотации типов в Python
  43. Библиотека sh: удобные команды терминала
  44. Множественное наследование в Python
  45. Метод сравнения объектов в Python
  46. Работа с URL-адресами в Python
  47. Оптимизация поиска в словарях
  48. Управление памятью в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию