本函数按batch获得输入数据对应的输出,其参数有: 函数的返回值是预测值的numpy array 模型检查 on_batch 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train_on_batch(self, x, y, class_weight=None, sample_weight=None) test_on_batch(self, x, y, sa
k =0# 学习1000次forstepinrange(1000):# 分批训练数据 返回值为误差cost = model.train_on_batch(X_train, y_train)# 每隔100步输出误差ifstep %100==0:print('train cost:', cost)#---# 运行模型测试 一次传入40个测试散点cost = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=40)# 输出误差prin...
train_on_batch:本函数在一个batch的数据上进行一次参数更新,函数返回训练误差的标量值或标量值的list,与evaluate的情形相同。 test_on_batch:本函数在一个batch的样本上对模型进行评估,函数的返回与evaluate的情形相同 predict_on_batch:本函数在一个batch的样本上对模型进行测试,函数返回模型在一个batch上的预测结果...
for step in range(1000): # 分批训练数据 返回值为误差 cost = model.train_on_batch(X_train, y_train) # 每隔100步输出误差 if step % 100 == 0: print('train cost:', cost) #--- # 运行模型测试 一次传入40个测试散点 cost = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=40) # 输出误...
1.1.6on_batch的结果,模型检查 train_on_batch:本函数在一个 batch 的数据上进行一次参数更新,函数返回训练误差的标量值或标量值的 list,与 evaluate 的情形相同。 test_on_batch:本函数在一个 batch 的样本上对模型进行评估,函数的返回与 evaluate 的情形相同 ...
train_on_batch:本函数在batch的数据上进行一次参数更新,函数返回训练误差的标量值或者标量值的list,与evaluate的情形相同。 test_on_batch:本函数在一个batch的样本上对模型进行评估,函数的返回与evaluate的情形相同。 predict_on_batch:本函数在一个batch的样本上对模型进行测试,函数返回模型在一个batch上的预测结果...
train_on_batch(self, x, y, class_weight=None, sample_weight=None) test_on_batch(self, x, y, sample_weight=None) predict_on_batch(self, x) 1 2 3 train_on_batch:本函数在一个batch的数据上进行一次参数更新,函数返回训练误差的标量值或标量值的list,与evaluate的情形相同。
print("训练")# 学习300次forstepinrange(301):# 分批训练数据 返回值为误差 cost=model.train_on_batch(X_train,y_train)# 每隔100步输出误差ifstep%100==0:print('train cost:',cost) 5.测试神经网络并输出误差\权重和偏置 代码语言:javascript ...
forstepinrange(3001):#训练3001个批次,批次越多拟合度越好#每次训练一个批次cost=model.train_on_batch(x_data,y_data)#把数据分为几个批次,每次训练一个批次,此处将所有数据当作一个批次#每500个batch打印一个costifstep%500==0:print('cost:',cost) ...
训练的时候用 model.train_on_batch 一批一批的训练 x_train, y_train。默认的返回值是cost,每100步输出一下结果 print('Training ---') for step in range(301): cost = model.train_on_batch(x_train,y_train) # 返回训练损失 if step % 100...