models.Sequential.fit
时间: 2023-11-12 17:15:12 浏览: 35
`models.Sequential.fit`是Keras库中的一个方法,用于训练神经网络模型。
在使用`models.Sequential.fit`方法时,你需要传入训练数据和标签,并指定一些训练相关的参数,例如批次大小(batch size)、迭代轮数(epochs)和优化器(optimizer)等。
下面是一个使用`models.Sequential.fit`方法训练模型的示例代码:
```python
from tensorflow.keras import models
# 创建模型
model = models.Sequential()
# 添加网络层
model.add(...)
...
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, batch_size=32, epochs=10)
```
在上面的代码中,`train_data`是训练数据,`train_labels`是相应的标签。`batch_size`表示每次训练时使用的样本数量,`epochs`表示训练轮数。
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