找出这段代码错误history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
时间: 2023-06-05 18:06:14 浏览: 53
这是一段 Python 代码,看起来是在使用 Keras 框架训练一个模型。在这段代码中有一个语法错误,缺少一个右括号。正确的代码应该是这样的:
history = model.fit((train_features, train_adj), train_labels, epochs=50, validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
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帮我找出下面代码的错误loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.k optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) eras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
这段代码的错误在于第三行中的"tf.k",应该改为"tf.keras"。正确的是:
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()]
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics)
history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
history = model.fit(train_data_padded, train_labels, validation_data=(test_data_padded, test_labels), epochs=10, batch_size=32)这行代码什么意思
这行代码是使用给定的训练数据和标签来训练一个模型。其中,train_data_padded 是输入的训练数据,train_labels 是对应的标签,test_data_padded 是测试数据,test_labels 是测试数据的标签。模型将会被训练 10 个 epoch,并且每个 epoch 的 batch_size 是 32。在训练过程中,还会对模型在测试数据上的表现进行验证。最终,该函数会返回一个记录了训练过程中损失和精度变化的对象 history。