包括對資料進行歸一化，分成訓練集，測試集，驗證集，對標籤進行to_categorical()操作等等。
（1）貫序模型方式
（2）函式式方式
（1）選擇優化器
這是選擇訓練模型時更新權重的特定演算法。如adam、sgd、moment等。
（2）選擇目標函式
這是選擇損失函式，用於確定權重空間。如mse、binary corss_entropy等。
（3）評估訓練好的模型
常用的指標有auccary、precision、recall等。
model.compile()
model.compile (optimizer=adam(lr=1e-4), loss=』binary_crossentropy』, metrics=[『accuracy』])loss：計算損失，這裡用的是交叉熵損失
metrics: 列表，包含評估模型在訓練和測試時的效能的指標，典型用法是metrics=[『accuracy』]。如果要在多輸出模型中為不同的輸出指定不同的指標，可向該引數傳遞乙個字典，例如metrics=
model.fit()函式
fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=none,
validation_split=0.0, validation_data=none, shuffle=true,
class_weight=none, sample_weight=none, initial_epoch=0)
evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=none)本函式返回乙個測試誤差的標量值（如果模型沒有其他評價指標），或乙個標量的list（如果模型還有其他的評價指標）。model.metrics_names將給出list中各個值的含義。
如果沒有特殊說明，以下函式的引數均保持與fit的同名引數相同的含義
如果沒有特殊說明，以下函式的verbose引數（如果有）均只能取0或1
model.predict()
predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)
predict_classes(self, x, batch_size=32, verbose=1)
predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)
函式的返回值是**值的numpy array
predict_classes：本函式按batch產生輸入資料的類別**結果；
predict_proba：本函式按batch產生輸入資料屬於各個類別的概率
用perl寫的乙個網路爬蟲
usr bin perl use warnings use strict no warnings recursion use xml writer use lwp use encode local file select file my xml,urls,html,filename foreach ...
python寫乙個服務 Python寫乙個服務
coding utf 8 import json from urllib.parse import parse qs from wsgiref.server import make server 定義函式，引數是函式的兩個引數，都是python本身定義的，預設就行了。定義檔案請求的型別和當前請求成功...
寫乙個東東
最近打了幾天的三國無雙6，感覺不錯！很久很久以前，乙個小學同學帶了我到機室玩三國無雙。自此，我便喜歡上了這個遊戲。現在我玩的遊戲內有兩個 三國無雙和cs。ps 曾經有些怪我的這個好朋友帶我打遊戲，但現在想來，若不是他，我的童年又怎麼會有歡樂呢。人活著，快樂是最重要的.因為以前是用專用手柄打的，感覺非...