tf.keras.metrics.mean_absolute_error( y_true, y_pred ) 参数 y_true基本事实值。形状 =[batch_size, d0, .. dN]。 y_pred预测值。形状 =[batch_size, d0, .. dN]。 返回 平均绝对误差值。形状 =[batch_size, d0, .. dN-1]。 loss = mean(abs(y_true - y_pred), axis=-1) 单机使用...
model.summary()### 自定义训练循环(专家教程)optimizer=optimizers.Adam() loss_func=losses.MeanSquaredError() train_loss= tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_metric= tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='train_mae') valid_loss= tf.keras.metrics.Mean(name='valid_loss') valid_me...
MeanAbsoluteError:计算标签和预测之间的绝对差异的平均值。 MeanAbsolutePercentageError:计算y_true和y_pred之间的平均绝对百分比误差。 MeanSquaredError:计算标签和预测之间的误差平方的平均值。 MeanSquaredLogarithmicError:计算y_true和y_pred之间的均方对数误差。 Poisson:计算y_true和y_pred之间的泊松损失。 Reductio...
问在使用mean_absolute_percentage_error进行简单回归训练时，损失很高(我使用的是tf.keras )。EN我们在 ...
官方教程:https:///guide/keras Keras中文教程:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ (五分推荐) 2、导入 tf.keras tf.keras 是 TensorFlow 对 Keras API 规范的实现。这是一个用于构建和训练模型的高阶 API,包含对 TensorFlow 特...
Mean(name='valid_loss') valid_metric = tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='valid_mae') @tf.function def train_step(model, features, labels): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(features) loss = loss_func(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model....
tf.keras.Model.compile():模型编译 compile(optimizer,--->['Adadelta','Adagrad','Adam','Adamax','FTRL','NAdam','optimizer','RMSprop','SGD']loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None,distribute=None,**kwargs) ...
tf.keras.metrics.Mean( name='mean', dtype=None) 参数 name(可选)指标实例的字符串名称。 dtype(可选)度量结果的数据类型。 例如,如果值为 [1, 3, 5, 7],则平均值为 4。如果权重指定为 [1, 1, 0, 0],则平均值将为 2。 此指标创建两个变量total和count用于计算values的平均值。该平均值最终以...
loss='mean_absolute_error', metrics=[]) model.fit(...) 模型构建和训练完成后,我们可以按以下步骤保存模型: tf.keras.experimental.export_saved_model(model, path_to_save_model) 我们可以使用以下代码加载已保存的混合精度Keras模型: new_model = tf...
)defgenerate_random_data(num_samples:int=1000)->Tuple[np.ndarray,np.ndarray]:x=np.random.random((num_samples,10))y=np.random.random((num_samples,1))returnx,ydefcompile_model(model:tf.keras.Model)->None:model.compile(optimizer="sgd",loss="mean_absolute_error",metrics=["mae"])deffit_...