Keras के साथ प्रशिक्षण

Python में TensorFlow परिचय

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

प्रशिक्षण और मूल्यांकन का अवलोकन

# 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)

डायग्राम दिखाता है कि डेटासेट बैचों में बँटता है और उनका योग एक epoch होता है.

चित्र में डेटासेट को training और validation सैंपल में बाँटा गया है.

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

चित्र में 10 epochs के training और validation परिणाम दिखते हैं.

# 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)

चित्र में 10 epochs के training और validation परिणाम दिखते हैं.

चित्र में डेटासेट को training, validation और test सैंपल में बाँटा गया है.

# Evaluate the test set
model.evaluate(test)

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