opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = opt,metrics=METRICS) # 编译模型。由于我们做的是二元分类,所以我们指定损失函数为binary_crossentropy,以及模式为binary # 另外常见的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等,请阅读帮助文件。 # 求解方法我们指定用adam,还有sgd、rmsprop等可选 history_NN=model.fit(x_train.values, y_train.values, epochs = 200, batch_size = 128,validation_split=0.1)
时间: 2024-04-02 18:32:28 浏览: 35
这段代码是对上面建立的神经网络模型进行编译和训练。首先指定优化器为Adam,学习率为0.001,然后指定损失函数为binary_crossentropy,并且使用模型的accuracy评估模型的性能。接着通过调用fit方法对模型进行训练,训练数据为x_train和y_train,训练轮数为200,每个batch包含128个样本。此外,还指定了一个validation_split参数,用于将训练集中的一部分数据作为验证集来检验模型的性能。
训练完成后,模型的性能可以通过history_NN对象来查看,例如loss曲线、accuracy曲线等。
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inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')如何打印出训练过程中饿权重矩阵
你可以在训练过程中使用回调函数来保存模型权重矩阵。以下是一个示例代码:
```python
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Define the model
inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:])
x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs)
x = keras.layers.Activation('relu')(x)
outputs = keras.layers.Dense(1)(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)
model.summary()
# Define the optimizer and compile the model
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt, loss='mae')
# Define a callback to save the weights during training
checkpoint_path = "weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
save_weights_only=True,
verbose=1)
# Train the model and save the weights
model.fit(x_train, y_train,
validation_data=(x_val, y_val),
epochs=10,
callbacks=[cp_callback])
# Load the saved weights and print the weight matrices
model.load_weights('path/to/saved/weights.hdf5')
for layer in model.layers:
if isinstance(layer, keras.layers.LSTM):
print(layer.get_weights())
```
在上面的代码中,我们定义了一个回调函数 `ModelCheckpoint` 来保存每个 epoch 结束时的模型权重矩阵。训练结束后,我们可以加载保存的权重并打印出 LSTM 层的权重矩阵。
LSTM模型训练中,negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt)是什么意思
这段代码是用于编译LSTM模型的。其中,negloglik是用来计算损失函数的,它是一个Lambda函数,输入为模型的输出p_y和真实标签y,输出为负对数似然。
在LSTM模型中,我们通常使用负对数似然作为损失函数,因为它在训练时能够更好地反映预测和真实标签之间的差距。优化器使用Adam算法,学习率为0.001。
最后,使用model.compile()函数来编译模型,传入损失函数和优化器,这样就可以开始训练模型了。