model=Sequential() model.add(Dense(24,input_dim=4,activation='relu')) model.add(Dense(24,activation='relu')) model.add(Dense(2,activation='linear')) model.compile(loss='mse',optimizer=Adam(lr=0.001)) #使用深度强化学习训练模型 forepisodeinrange(500): state=env.reset() state=np.reshape(...
deftrain_model(model,X_train,y_train,epochs=10,batch_size=32):model.fit(X_train,y_train,epochs=epochs,batch_size=batch_size) 1. 2. model.fit: 训练模型。 6. 模型评估 在测试集上评估模型的性能,查看准确率,损失等指标。 defevaluate_model(model,X_test,y_test):loss,accuracy=model.evaluate(...
data=data[num_validation_samples:]#定义训练集training=data[:]#在训练数据上训练模型,并在测试集上评估模型model=get_model() model.train(training_data) validation_score=model.evaluate(validation_data)#现在你可以调节模型、重现训练、评估、然后再次调节#一旦调整好超参数、通常就在非测试数据上从头开始训练最...
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Test Accuracy: {test_acc}') 2.5 代码详解 数据准备:加载并预处理 IMDB 数据集,将每条评论填充/截断为相同长度。 注意力机制层:实现一个自定义的注意力机制层,包括打分函数、计算注意力权重和加权求和。 构建模型:构建包含嵌入层、LSTM 层...
2.Keras模型常用函数 Keras提供了神经网络模型编译、训练及性能评估的各类函数,使用方法如下。 (1)模型编译:model.compile(loss,optimizer,metrics,…) (2)模型训练: model.fit(x,y,batch_size,epochs,verbose,validation_split,validation_data,…) (3)模型评估:model.evaluate(x_test,y_test,verbose,...) 返...
model.fit(x_train, y_train, epochs=4, batch_size=512) results = model.evaluate(x_test, y_test) 最终结果如下: >>>results [0.2929924130630493,0.88327999999999995]# ❶ ❶ 第一个数字 0.29 是测试损失,第二个数字 0.88 是测试准确性。
model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels) 71/71 [===] - 0s 1ms/step - loss: 1.0572 - accuracy: 0.7872 Out21: 代码语言:txt 复制 [1.0572034120559692, 0.7871772050857544] 模型指标可视化 In 22: 代码语言:txt 复制 his_dict = history.history...
# test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) # print('\nTest accuracy:', test_acc) 在上述代码中,我们首先使用Sequential类定义了一个序贯模型,然后添加了两个Dense层作为神经网络的层。第一个Dense层是输入层到隐藏层的连接,有64个神经元,使用ReLU激活函数。第二个Dense层是隐...
model.compile(optimizer=adam,# 加速神经网络 loss='categorical_crossentropy',# 损失函数 metrics=['accuracy'])# 计算误差或准确率print('Training')model.fit(X_train,y_train,epochs=1,batch_size=64,)# 训练次数及每批训练大小print('Testing')loss,accuracy=model.evaluate(X_test,y_test)print('\nte...