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

时间: 2024-06-01 16:10:14 浏览: 72
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keras中的loss、optimizer、metrics用法

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:model.compile损失函数的用法

损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见losses 可用的损失目标函数： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy（亦称作对数损失，logloss） logco

keras 脚本 建立卷积神经网络对MNIST数字图像数据进行分类.rar

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) 现在，我们可以训练模型： python model.fit(x_train, y_train, batch_...

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。

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, ...

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

你可以使用 model.layers[1].get_weights() 获取第一层的权重，其中 model.layers[1] 表示获取模型的第一层（因为 Flatten 层没有权重），然后使用 get_weights() 获取该层的权重。这个函数会返回一个包含两个...

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...

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数（可选超参数包括训练迭代次数，学习率，网络结构等）的代码，原来的神经网络模型如下：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

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) ...

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...

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

model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit...
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Mnist_keras.py.zip_keras_kerasmnist_py神经网络_神经网络_神经网络 keras

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) 5. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，设置适当的批次大小（batch_size）和训练...
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tf_keras

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) 5. **训练模型**：使用model.fit()训练模型，指定训练数据、验证数据、批次大小...

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...

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))

tf.keras中的模型编译带有编译参数的模型（model-compile.py）

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=metrics) 在这个例子中，我们先定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型，然后分别定义了 Adam 优化器、交叉熵损失函数和准确率评估指标，并将它们...

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...
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