Python深度学习实战-基于tensorflow.keras六步法搭建神经网络(附源码和实现效果)

实现功能

第一步:import tensorflow as tf:导入模块

第二步:制定输入网络的训练集和测试集

第三步:tf.keras.models.Sequential():搭建网络结构

第四步:model.compile():配置训练方法

第五步:model.fit():执行训练过程

第六步:model.summary():打印网络结构

实现代码

python 复制代码
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np

x_train = datasets.load_iris().data
y_train = datasets.load_iris().target

np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(116)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=500, validation_split=0.2, validation_freq=20)

model.summary()

实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作,对数据挖掘有一定认知和理解,会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习基础知识与案例。

致力于 只做原创 ,以最简单的方式理解和学习,关注我一起交流成长。

邀请三个朋友关注V订阅号:数据杂坛,即可在后台联系我 获取相关数据集和源码 ,送有关数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习相关的电子书籍。

相关推荐
有Li17 分钟前
通过具有一致性嵌入的大语言模型实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-最新论文分享
论文阅读·深度学习·分类·医学生
郭庆汝22 分钟前
pytorch、torchvision与python版本对应关系
人工智能·pytorch·python
思则变3 小时前
[Pytest] [Part 2]增加 log功能
开发语言·python·pytest
张较瘦_4 小时前
[论文阅读] 人工智能 | 深度学习系统崩溃恢复新方案:DaiFu框架的原位修复技术
论文阅读·人工智能·深度学习
cver1234 小时前
野生动物检测数据集介绍-5,138张图片 野生动物保护监测 智能狩猎相机系统 生态研究与调查
人工智能·pytorch·深度学习·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
漫谈网络4 小时前
WebSocket 在前后端的完整使用流程
javascript·python·websocket
学技术的大胜嗷4 小时前
离线迁移 Conda 环境到 Windows 服务器:用 conda-pack 摆脱硬路径限制
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
try2find5 小时前
安装llama-cpp-python踩坑记
开发语言·python·llama
博观而约取6 小时前
Django ORM 1. 创建模型(Model)
数据库·python·django
Akttt7 小时前
【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION
人工智能·深度学习·计算机视觉·text2img