评估模型的性能,可以使用以下代码: loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy) 1. 2. 步骤7:预测结果 最后,使用模型进行预测,可以使用以下代码: predictions = model.predict(X_new) 1. 通过以上步骤,你可以成功实现“TensorflowKeras深度学习人工智能实践应用 源码”。
二、代码实现 importkerasimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput, Flatten, Dense, Dropout, Lambdafromkeras.optimizersimportRMSpropfromkerasimportbackend as K num_classes= 10epoc...
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前期一篇文章基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习代码详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此,本文结合TensorFlow ...
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇博客深度神经网络回归:Python TensorFlow DNNRegressor实现详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更...
1 写在前面前期一篇 博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720)详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.esti…
在10行代码中使用Fast.AI细粒度服装分类 服装类别分类被认为是一种细粒度的图像分类任务,因为,大多数服装看起来非常相似。 数据集使用DeepFashion数据库 from fastai import * from fastai.vision import * path = Path("data/cloth_categories/") ...
简介: 基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络 1 写在前面 前期一篇详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口...
1以多层感知器模型识别minst 手写数字图像 输入层的数据 是28*28的二维图像 以reshape 转换为1 维的向量 作为784个神经元的shuru 输入层 784 个输入神经元接收外界信号 隐藏层 模拟内部神经元 共有 256个隐藏神经元 输出层 10个输出神经元就是预测的结果 ...