model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy'])

时间: 2024-06-01 07:10:14 浏览: 66
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keras 脚本 建立卷积神经网络对MNIST数字图像数据进行分类.rar

This code is used to compile a Keras model. It specifies that the Adam optimizer should be used for training the model, and the SparseCategoricalCrossentropy loss function should be used to calculate the loss during training. The 'accuracy' metric is also specified to evaluate the performance of the model during training and testing.
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keras中的loss、optimizer、metrics用法

使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数 例如： sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, ...

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

python model.compile_keras:model.compile损失函数的用法

在 model.compile 函数中，损失函数可以指定为一个字符串、一个函数或一个 tf.keras.losses.Loss 类型的实例。常见的损失函数包括： - mean_squared_error：均方误差，适用于回归问题。 - binary_cross...

tf.keras.optimizers.Adam

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

按照以下要求补充代码：The final Dense layer should use a 'linear' activation. This is effectively no activation. The model.compile statement will indicate this by including from_logits=True. loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) This does not impact the form of the target. In the case of SparseCategorialCrossentropy, the target is the expected digit, 0-9.

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), # 添加from_logits=True参数 metrics=['accuracy']) 这样修改后的模型使用...

model = keras.Sequential() #32 个 3*3 的卷积核，relu 函数作为激活函数，步长为 1 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=x_train.shape[1:], filters=32, kernel_size=(3,3), strides=1, padding='same', activation='relu')) #2*2 大小的池化核 model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #64 个 3*3 的卷积核 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))) #平铺层 model.add(tf.keras.layers.Flatten()) #全连接层，隐藏层维度 32，激活函数 relua model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) #全连接层，隐藏层维度 10，激活函数 softmax，输出每个分类的概率 model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) #优化器选择，优化器可以使用动态变化的学习率，使用更多的倒数信息改变权重，adam 和 # sgd 都是常用的优化器 Optimizer = optimizers.SGD(lr=0.001) model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=Optimizer, metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1) #通过测试集评估模型 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) model.save('./final_model.h5')

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) # 输出模型结构 model.summary() # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, ...

model.compile

model.compile(optimizer, loss, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None) 其中，optimizer是优化器，可以是字符串（如'adam'）或优化器...

from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dropout import tensorflow as tf import pandas as pd x_train = pd.read_csv("train_x.csv") x_test = pd.read_csv("test_x.csv") y_train = pd.read_csv("train_y.csv") y_test = pd.read_csv("test_y.csv") x_train = x_train.values x_test = x_test.values y_train = y_train.values y_test = y_test.values class surpred(Model): def __init__(self): super(surpred, self).__init__() self.flatten = Flatten() self.d1 = Dense(16821) self.d2 = Dense(128) self.d3 = Dense(128) self.d5 = Dense(2,activation='softmax') def call(self,x): x1 = self.flatten(x) x2 = self.d1(x1) x3 = self.d2(x2) x4 = self.d3(x3) y = self.d5(x4) return y model=surpred() ##配置训练参数 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),##依概率为输出的结果零logits=TURE metrics=['accuracy'] ) model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1) model.summary() model.evaluate(x_test,y_test)。这是我的模型代码，我想把我训练得到的模型第一层网络权重放到一个数组w[]中要怎么做

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model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val), verbose=0) ...

这段代码输出的model.summary()报错

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) 然后，你可以尝试再次运行 model.summary() 来查看...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

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