sparse_categorical_crossentropy使用代码
时间: 2023-08-30 14:10:27 浏览: 106
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。
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