请提供基于keras的回归神经网络模型的python代码
时间: 2023-06-13 13:08:52 浏览: 54
以下是一个基于Keras的回归神经网络模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建数据集
X = np.random.rand(100, 1)
y = 5 * X + 2 + np.random.randn(100, 1) * 0.1
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)
# 使用模型进行预测
X_test = np.array([[0.2], [0.4], [0.6], [0.8]])
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
```
这个代码创建了一个包含一个输入层和一个输出层的简单的神经网络模型。它使用均方误差作为损失函数,Adam优化器作为优化器进行训练。在训练完成后,它使用训练好的模型对测试集进行预测。
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```
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义输入数据和标签
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])
# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(4, input_dim=2, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)
# 预测结果
predictions = model.predict(x_train)
# 打印预测结果
print(predictions)
```
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```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个序列模型
model = Sequential()
# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=100, activation='sigmoid', input_dim=784))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, validation_data=(X_val, y_val))
```
其中,X_train和y_train是训练数据集,X_val和y_val是验证数据集。在训练模型之前,需要先编译模型,指定损失函数、优化器和评估指标。在上面的代码中,使用的是交叉熵损失函数、随机梯度下降优化器和准确率评估指标。