溫馨提示×

如何編譯Keras模型

小樊
112
2024-03-20 11:45:50
欄目: 深度學習

要編譯Keras模型,可以使用compile方法。在compile方法中,您需要指定優化器(如AdamSGD)、損失函數(如mean_squared_errorcategorical_crossentropy)和評估指標(如accuracy或`mse)。

以下是一個示例代碼,演示如何編譯一個簡單的Keras模型:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 創建一個簡單的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在上面的示例中,我們首先創建了一個簡單的Sequential模型,然后使用compile方法編譯了這個模型。我們指定了Adam優化器,categorical_crossentropy損失函數和accuracy評估指標。

一旦模型編譯完成,您就可以使用fit方法來訓練模型,并使用evaluate方法來評估模型的性能。

0
亚洲午夜精品一区二区_中文无码日韩欧免_久久香蕉精品视频_欧美主播一区二区三区美女