搭建簡單模型訓練MNIST資料集

2022-07-01 17:45:12 字數 1624 閱讀 5404

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-*- coding = utf-8 -*-


#@time : 2021/3/16


#@author : pistachio


#@file : test1.py


#@software : pycharm


#安裝 tensorflow


import


tensorflow as tf


#載入並準備好 mnist 資料集。將樣本從整數轉換為浮點數


mnist =tf.keras.datasets.mnist


(x_train, y_train), (x_test, y_test) =mnist.load_data()


x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0


#將模型的各層堆疊起來，以搭建 tf.keras.sequential 模型。為訓練選擇優化器和損失函式


model =tf.keras.models.sequential([


tf.keras.layers.flatten(input_shape=(28, 28)),


tf.keras.layers.dense(128, activation='


relu'),


tf.keras.layers.dropout(0.2),


tf.keras.layers.dense(10, activation='


softmax')


])model.compile(optimizer='


adam',


loss='


sparse_categorical_crossentropy',


metrics=['


accuracy'])


#訓練並驗證模型


model.fit(x_train, y_train, epochs=5)


model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

epoch 1/5


1875/1875 [******************************] - 3s 2ms/step - loss: 0.2942 - accuracy: 0.9143epoch 2/5


1875/1875 [******************************] - 4s 2ms/step - loss: 0.1443 - accuracy: 0.9571epoch 3/5


1875/1875 [******************************] - 3s 2ms/step - loss: 0.1098 - accuracy: 0.9668epoch 4/5


1875/1875 [******************************] - 4s 2ms/step - loss: 0.0896 - accuracy: 0.9726epoch 5/5


1875/1875 [******************************] - 3s 2ms/step - loss: 0.0758 - accuracy: 0.9769


313/313 - 0s - loss: 0.0793 - accuracy: 0.9772process finished with exit code 0

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