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keras怎么處理numpy變量

小億
93
2024-01-09 18:20:40

在Keras中，可以直接將numpy數(shù)組作為輸入傳遞給模型的方法。Keras會自動將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為張量，并將其用作模型的輸入。

以下是一個使用numpy數(shù)組作為輸入的示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 創(chuàng)建一個簡單的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 創(chuàng)建一個輸入numpy數(shù)組
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))

# 編譯和訓(xùn)練模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上述示例中，x_train和y_train是numpy數(shù)組，它們分別作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和目標(biāo)標(biāo)簽傳遞給fit方法。

上述示例中的模型假設(shè)輸入是100維的向量，輸出是10個類別的分類問題。

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