TensorFlow人工智能學習Keras高層接口應用示例
1.metrics
keras.metrics可以用來對數(shù)據(jù)進行記錄跟蹤，當我們的數(shù)據(jù)量太大，又想在中間就看看訓練的情況的時候，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，就可以調用update_state方法，將數(shù)據(jù)進行更新。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)
我們可以設置在某個節(jié)點或狀態(tài)的時候，獲取當前的meter所存儲的數(shù)據(jù)。
④重置狀態(tài)
當一個階段數(shù)據(jù)記錄查看結束后，使用reset_states重置meter，記錄下一階段。
2.快捷訓練
生成了一個模型之后，有compile, fit, evalute, predict等接口可以調用，這可以使得我們的訓練很容易實現(xiàn)。
①compile
這個方法中可以指定：優(yōu)化器+lr，損失，準確率等。
②fit
完成compile之后，直接調用fit，給出訓練數(shù)據(jù)，指定epoch就可以了。
以上兩行，就可以直接完成訓練，訓練過程中會返回一些基本信息，訓練周期，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次訓練，就進行一次測試，會打印出測試分數(shù)?？梢娤旅媲闆r已經(jīng)過擬合了。
③evaluate
調用這個方式之后，會在訓練完成后，進行測試，并打印出測試結果。
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高層接口應用示例的詳細內容，更多關于TensorFlow人工智能Keras高層接口的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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