# 定义训练方法 sgd = SGD(lr=0.1) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

时间: 2024-01-20 20:02:47 浏览: 79
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大规模深度训练的去中心化动量SGD

这段代码定义了BP神经网络的训练方法。 - `sgd = SGD(lr=0.1)`：定义随机梯度下降法（SGD）优化器，其中`lr`为学习率，控制着网络权重的更新步长。 - `model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])`：编译模型，指定损失函数为交叉熵，优化器为SGD，评估指标为准确率。 这样就为BP神经网络的训练做好了准备。在使用`fit`函数进行训练时，模型会根据训练数据和损失函数计算出每个权重的梯度，并使用SGD优化器对权重进行更新，以最小化损失函数。
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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)

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...

帮我纠正这段代码# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

这段代码看起来没有明显的错误，但是可能需要根据实际情况进行调整。以下是一些可能需要注意的地方： - 可以检查一下数据集X_train和y_train_...- 可以尝试使用其他的优化器，例如SGD或者RMSprop，来进行模型训练。

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

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=...

def define_cnn_model(): # 使用Sequential序列模型 model = Sequential() # 卷积层 model.add(Conv2D(32,(3,3),activation="relu",padding="same",input_shape=(200,200,3))) # 第一层即为卷积层，要设置输入进来图片的样式 3是颜色通道个数 # 最大池化层 model.add(MaxPool2D((2,2))) # 池化窗格 model.add(Conv2D(64,(3,3),activation="relu",padding="same",input_shape=(200,200,3))) # 第一层即为卷积层，要设置输入进来图片的样式 3是颜色通道个数 # 最大池化层 model.add(MaxPool2D((2,2))) # 池化窗格 model.add(Conv2D(128,(3,3),activation="relu",padding="same",input_shape=(200,200,3))) # 第一层即为卷积层，要设置输入进来图片的样式 3是颜色通道个数 # 最大池化层 model.add(MaxPool2D((2,2))) # 池化窗格 model.add(Flatten()) # Flatten层 # 全连接层 model.add(Dense(128,activation="relu")) # 128为神经元的个数 model.add(Dense(1,activation="sigmoid")) # 编译模型 opt = SGD(lr= 0.001,momentum=0.9) # 随机梯度 model.compile(optimizer=opt,loss="binary_crossentropy",metrics=["accuracy"]) return model def train_cnn_model(): # 实例化模型 model = define_cnn_model() # 创建图片生成器 datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0) train_it = datagen.flow_from_directory( r"../Test1/Train", class_mode="binary", batch_size=64, target_size=(200, 200)) # batch_size:一次拿出多少张照片 targe_size:将图片缩放到一定比例 # 训练模型 model.fit(train_it, steps_per_epoch=len(train_it), epochs=20, verbose=1) model.save("my_model.h5") torch.cuda.set_device(0) train_cnn_model() 将上述代码的训练过程绘图

具体的步骤是，在训练模型时使用 history 对象来存储训练过程中的损失和准确率，然后使用 Matplotlib 库将这些数据可视化。以下是一个示例代码： import matplotlib.pyplot as plt # 训练模型 history = ...

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=["accuracy"]) # 训练LSTM模型 model.fit(x, y, validation_data=(xt, yt), epochs=15) 最后，需要注意的是，代码中有一些缺失的部分，...
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model.compile()

model.compile()是Keras API中...model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 这表示使用adam优化器，binary_crossentropy作为损失函数，accuracy作为评估指标。

model.compile(opt

model.compile(optimizer) 这行代码通常是在深度学习模型训练过程中设置优化器的部分。在Keras库（一种用于构建和训练神经网络的高级API）中，model.... loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

tensorflow model.compile的输入参数说明

损失函数定义了模型在训练过程中的误差度量方式，常见的损失函数有"mean_squared_error"、"categorical_crossentropy"、"binary_crossentropy"等。根据具体的任务类型和需求，选择合适的损失函数。 3. metrics...

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