TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)Keras高層接口應(yīng)用示例
1.metrics
keras.metrics可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄跟蹤，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)量太大，又想在中間就看看訓(xùn)練的情況的時候，可以使用此接口。步驟如下：
①創(chuàng)建Meter
通過metrics中帶有的借口，創(chuàng)建一個meter。
②更新數(shù)據(jù)
當(dāng)我們在某一行代碼得到了需要的數(shù)據(jù)的時候，就可以調(diào)用update_state方法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。注意，不同的方法需要傳入的參數(shù)是不一樣的。
③獲取數(shù)據(jù)
我們可以設(shè)置在某個節(jié)點或狀態(tài)的時候，獲取當(dāng)前的meter所存儲的數(shù)據(jù)。
④重置狀態(tài)
當(dāng)一個階段數(shù)據(jù)記錄查看結(jié)束后，使用reset_states重置meter，記錄下一階段。
2.快捷訓(xùn)練
生成了一個模型之后，有compile, fit, evalute, predict等接口可以調(diào)用，這可以使得我們的訓(xùn)練很容易實現(xiàn)。
①compile
這個方法中可以指定：優(yōu)化器+lr，損失，準(zhǔn)確率等。
②fit
完成compile之后，直接調(diào)用fit，給出訓(xùn)練數(shù)據(jù)，指定epoch就可以了。
以上兩行，就可以直接完成訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中會返回一些基本信息，訓(xùn)練周期，數(shù)據(jù)量，使用的時間，每一步使用的時間，每一個周期后的損失值等。
fit中還可以給出validation_data = test_data, validation_freq=2，也就是循環(huán)2次訓(xùn)練，就進(jìn)行一次測試，會打印出測試分?jǐn)?shù)?？梢娤旅媲闆r已經(jīng)過擬合了。
③evaluate
調(diào)用這個方式之后，會在訓(xùn)練完成后，進(jìn)行測試，并打印出測試結(jié)果。
④predict
這個其實和network(x)是一樣的，就是完成前向傳播。
以上就是TensorFlow人工智能Keras高層接口應(yīng)用示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于TensorFlow人工智能Keras高層接口的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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