Huấn luyện với Keras

Nhập môn TensorFlow bằng Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Tổng quan huấn luyện và đánh giá

# Import tensorflow
import tensorflow as tf

# Define a sequential model
model = tf.keras.Sequential()

# Define the hidden layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(784,)))

# Define the output layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax'))

# Compile model
model.compile('adam', loss='categorical_crossentropy')

# Train model
model.fit(image_features, image_labels)

Sơ đồ minh họa cách chia dữ liệu thành batch; ghép các batch tạo thành một epoch.

Hình minh họa tách dữ liệu thành mẫu huấn luyện và mẫu xác thực.

# Train model with validation split
model.fit(features, labels, epochs=10, validation_split=0.20)

Hình hiển thị kết quả huấn luyện và xác thực qua 10 epoch.

# Recomile the model with the accuracy metric
model.compile('adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train model with validation split
model.fit(features, labels, epochs=10, validation_split=0.20)

Hình hiển thị kết quả huấn luyện và xác thực qua 10 epoch.

Hình minh họa tách dữ liệu thành tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra.

# Evaluate the test set
model.evaluate(test)

Nhập môn TensorFlow bằng Python