model.fit()函数可以设置学习率吗

可以。在model.compile()中使用optimizers.Adam(lr=学习率)来设置学习率。在model.fit()中使用参数e.g. learning_rate=学习率来覆盖compile中的学习率设置。

相关问题

model.fit中如何设置学习率，用python举例说明

在Keras中，可以通过设置优化器的参数来设置学习率。下面是一个使用Adam优化器的例子，其中学习率被设置为0.001：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们使用Adam优化器，并将学习率设置为0.001。这是通过将lr参数设置为0.001来完成的。在调用model.compile时，我们将优化器和损失函数一起传递给模型，然后就可以使用model.fit来训练模型了。

给出在model.fit()函数设置学习率的代码

当使用 Keras 和 TensorFlow 模型时，可以使用以下代码设置学习率：

from keras.optimizers import Adam
learning_rate = 0.01
optimizer = Adam(lr=learning_rate)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用 Adam 优化器，并将学习率设置为 0.01。这是一个常见的设置，但实际上你可以自己调整学习率来获得更好的结果。