Keras回调日志：波士顿房价数据训练与处理

在最后一次训练日志1中，我们发现了一段关于使用Python编程语言（通过PyCharm集成环境）与TensorFlow和Keras库进行深度学习模型训练的过程。以下是日志中关键知识点的详细解读： 1. **文件路径与环境设置**： - 日志开始于SSH连接（`ssh://root@103.254.67.181:10006/usr/bin/python`），表明用户在远程服务器上运行Python脚本。 2. **数据加载与预处理**： - 代码加载了波士顿房价数据集。 - 训练数据类型为`float64`，形状为`(404, 13)`，包含了404个样本，每个样本有13个特征。 - 训练目标也是`float64`类型，形状为`(404,)`，代表每个样本的房价预测值。 - 测试数据的形状为`(102, 13)`，同样包含102个测试样本和13个特征。 - 数据预处理阶段涉及到计算均值（`mean`）和标准差（`std`），用于数据规范化。 3. **构建模型**： - 使用Keras构建了一个简单的神经网络模型。 - 第一层是全连接层（`Dense`），输出形状为`(None, 64)`，参数数量为896。 - 第二层也是一个全连接层，输出形状为`(None, 64)`，总参数数量为416021。 - 这里使用了两层隐藏层，可能是为了提高模型的复杂度和预测能力。 4. **训练过程**： - 代码没有直接展示训练过程，但可以推测这部分会调用Keras的`fit()`函数来拟合模型，传入训练数据、验证数据、损失函数、优化器等参数。 5. **输出结构**： - `train_target[:10]` 显示了训练目标的前10个值，这可能是为了验证数据是否正确加载。 总结，这段日志记录了一次基于波士顿房价数据集的深度学习模型训练过程，包括数据加载、预处理以及一个具有两层隐层的简单神经网络模型的构建。在实际操作中，开发者可能会继续执行模型训练，并可能在后续的日志中观察训练性能指标、验证结果或模型的保存与载入等步骤。