compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None) optimizer:优化器 loss:损失函数。与Sequential的compile的loss有所不同的是,Model的多个输出可以有多个
compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 其中: Sequential()代表类的初始化; Dense代表全连接层,此时有32个神经元,最后接relu,输入的是100维度 model.add,添加新的全连接层, compile,跟prototxt一样,一些训练参数,solver.prototxt 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc']) # train model history = model.fit(X, y, epochs=400, batch_size=len(X), verbose=2) # plot metrics pyplot...
plot模型 tf.keras.utils.plot_model(model,show_shapes=True) 保存模型 model.save('Sequential-01') 构建和训练 model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])history=model.fit(X_train_reshaped,y_train,epochs=10,validation_da...
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', mean_pred]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 优化器调用格式 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一: from keras import optimizers model = Sequential() ...
神经网络在 Keras 中被定义为一系列层。这些层的容器是 Sequential 类。 第一步是创建 Sequential 类的实例。然后,您可以创建图层并按照它们应该连接的顺序添加它们。 例如,我们可以分两步完成: model = Sequential() model.add(Dense(2)) 但是我们也可以通过创建一个层数组并将其传递给 Sequential 的构造函数来...
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’]) return model 架构2:深层CNN+mlp分类头 def sconstruct_model(): smodel = Sequential() smodel.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), input_shape=(128, 128, 3), activation=’relu’)) smodel....
model=keras.models.Sequential() # step2: add layer model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(x_train.shape[1],x_train.shape[2]))) model.add(keras.layers.Dense(units=784,activation="relu",input_dim=784)) model.add(keras.layers.Dense(units=10,activation="softmax")) ...
to_categorical(y_test) model = Sequential() model.add(Dense(512, input_shape=(28*28,),activation='relu')) model.add(Dense(10,activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_...
# create model model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse', 'mae', 'mape', 'cosine']) # 训练模型 history = model.fit(X, X, epochs=500, batch_size=len(X), verbose=2) ...