model = Sequential() model.add(Embedding(max_words, 100, input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9999, activation='sigmoid', input_dim=maxlen)) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=128, validation_data=(x_val, y_val),verbose=1)
时间: 2024-04-28 15:25:39 浏览: 143
浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)
这段代码创建了一个简单的神经网络模型,用于对IMDB电影评论进行情感分析。
首先,创建了一个Sequential对象作为模型的容器。然后,通过添加不同的层来定义模型。
使用Embedding层将输入序列编码为密集向量的序列。这里将词汇表大小设置为max_words,每个单词嵌入到一个100维的空间中,并将每个输入序列填充到相同的长度maxlen。
接下来使用Flatten层将嵌入序列展平为一维向量,以便输入到后续的全连接层。
添加一个Dense层作为模型的隐藏层,具有32个神经元,使用ReLU激活函数。
最后,添加一个Dense层作为模型的输出层,具有9999个神经元,使用sigmoid函数作为激活函数,用于进行情感分析二分类。
使用summary函数打印出模型的摘要信息。
在模型编译时,使用rmsprop优化器、categorical_crossentropy损失函数和accuracy评估指标。
使用fit函数拟合模型,将训练集和验证集输入模型,并在3个epochs中进行训练,使用批量大小为128。同时,将验证集作为验证数据输入模型,并设置verbose参数为1,以便打印出训练进度信息。
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