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。

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