python model.compile_keras:model.compile损失函数的用法

时间: 2023-09-10 14:08:38 浏览: 43
在 Keras 中,使用 `model.compile` 函数来配置模型的训练过程,其中包括选择优化器、设置损失函数和度量指标。下面是关于 `model.compile` 函数中损失函数的用法的介绍: 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_crossentropy`:二元交叉熵,适用于二元分类问题。 - `categorical_crossentropy`:类别交叉熵,适用于多类分类问题。 - `sparse_categorical_crossentropy`:稀疏类别交叉熵,适用于标签以整数形式给出的多类分类问题。 下面是一个示例,展示如何在 `model.compile` 函数中使用损失函数: ```python from tensorflow.keras import losses from tensorflow.keras import optimizers from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) ``` 在此示例中,我们选择了 `categorical_crossentropy` 作为损失函数,并使用随机梯度下降(SGD)优化器。我们还为模型指定了一个指标,即分类准确率。

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from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

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