sparse_categorical_crossentropy使用代码

时间: 2023-08-30 19:10:27 浏览: 33
以下是使用Keras实现sparse_categorical_crossentropy的代码示例: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255 x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255 y_train = y_train.astype('float32') y_test = y_test.astype('float32') # 定义模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 在上面的示例中,我们使用了MNIST数据集进行训练和测试,并使用了两个密集层的神经网络模型。在编译模型时,我们使用了`sparse_categorical_crossentropy`作为损失函数。在训练模型时,我们使用了`fit`方法,将相应的训练集和测试集作为输入,并指定了训练的轮数、批量大小和验证集。最后,我们使用`evaluate`方法评估了模型的精度。

相关推荐

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

最新推荐

STM32单片机FPGA毕设电路原理论文报告机电-基于PLC立体车库控制系统设计

STM32单片机FPGA毕设电路原理论文报告机电-基于PLC立体车库控制系统设计本资源系百度网盘分享地址

信息系统集成管理工程项目师必考重点内部资料.doc

信息系统集成管理工程项目师必考重点内部资料.doc

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

扎实基础工具:Maya在二维动画中的应用

# 1. Maya简介 ## 1.1 Maya软件概述 Maya是Autodesk公司推出的一款专业三维动画制作软件,被广泛应用于影视、游戏、动画等领域。它拥有强大的建模、动画、渲染等功能,是影视特效行业的主流软件之一。 ## 1.2 Maya在动画制作中的应用领域 Maya在动画制作中的应用非常广泛,可以用于制作影视特效、三维动画、角色动画、游戏动画等。其丰富的工具和功能使得动画制作更加高效和精确。 ## 1.3 Maya在二维动画制作中的优势 虽然Maya主打三维动画制作,但在二维动画制作中也有独特的优势。通过Maya的工具和功能,可以实现丰富多彩的二维动画效果,为动画制作带来

一个IP地址是用四个字节(每个字节8个位)的二进制码组成。请将32位二进制码表示的IP地址转换为十进制格式表示的IP地址输出。 输入格式: 输入在一行中给出32位二进制字符串。 输出格式: 在一行中输出十进制格式的IP地址,其由4个十进制数组成(分别对应4个8位的二进制数),中间用“.”分隔开。 输入样例: 11001100100101000001010101110010 输出样例: 204.148.21.114做题

好的,这是一个简单的二进制转十进制的问题。以下是一个C++代码示例,可以实现该功能: ```cpp #include <iostream> #include <bitset> // 二进制转十进制需要使用bitset库 using namespace std; int main() { string binary; cin >> binary; // 将二进制字符串转换为bitset类型 bitset<32> bits(binary); // 依次输出四个字节的十进制数 cout << bits.to_ulong() >> 24 << "

工程项目预算与管理讲义.doc

工程项目预算与管理讲义.doc

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

Flash动画制作教程:从入门到精通

# 1. Flash动画基础知识 ## 1.1 什么是Flash动画 Flash动画是一种基于矢量图形的动画制作技术,通过Adobe Flash软件创建,并以.swf格式输出的动画作品。Flash动画能够实现丰富的动画效果和交互体验,被广泛运用于网页动画、游戏开发、教育培训等领域。 ## 1.2 Flash动画的历史与发展 Flash动画起源于1996年,由FutureWave Software公司开发,后被Macromedia收购并发展成为Flash软件。随着互联网的发展,Flash动画在网页设计和互动媒体方面扮演了重要角色,但随着HTML5等技术的兴起,Flash动画逐渐退出历史舞台。

incompatible integer to pointer conversion assigning to 'struct kalman_filter_t *' from 'int' [-Werror,-Wint-conversion] filtered_gravity = Kalman_CreateFilter();

这个错误是因为你尝试将一个整数赋值给一个指向结构体 `kalman_filter_t` 的指针类型 `filtered_gravity`。解决方法是检查 `Kalman_CreateFilter()` 函数的返回类型是否为 `kalman_filter_t*`,如果不是,需要将其转换为正确的类型。另外,你可以尝试使用类型强制转换来解决这个问题,但是要确保转换的类型是正确的。例如,你可以将代码改为以下形式: ``` filtered_gravity = (kalman_filter_t*)Kalman_CreateFilter(); ``` 这样就可以将整数类型强制转换为指向 `kalman

常见的C语言面试编程题.doc

常见的C语言面试编程题