keras學習筆記（1） 建立乙個簡單模型

2021-10-12 01:47:47 字數 1253 閱讀 7605

keras學習筆記

最簡單的模型是 sequential 順序模型，它由多個網路層線性堆疊。對於更複雜的結構，你應該使用 keras 函式式 api，它允許構建任意的神經網路圖。

sequential 模型如下所示：

from keras.models import sequential


model = sequential()
可以簡單地使用 .add() 來堆疊模型每一層的資訊：

from keras.layers import dense


model.add(dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))


model.add(dense(units=10, activation='softmax'))
在完成了模型的構建後, 可以使用 .compile() 來配置學習過程：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',


optimizer='sgd',


metrics=['accuracy'])
如果需要，還可以進一步地配置你的優化器。

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,


optimizer=keras.optimizers.sgd(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=true))
現在，你可以批量地在訓練資料上進行迭代了：

x_train 和 y_train 是 numpy 陣列 – 就像在 scikit-learn api 中一樣。

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
或者，你可以手動地將批次的資料提供給模型：

model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
只需一行**就能評估模型效能：

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者對新的資料生成**：

classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

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