TensorFlow Keras API - fit 方法

fit 方法是 TensorFlow Keras 中用于训练模型的主要函数。它允许你指定模型要训练的数据和标签，以及训练过程中的一些配置选项。

方法简介

fit 方法的基本用法如下：

model.fit(x, y, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

• x 和 y 分别是训练数据的输入和输出。
• batch_size 指定了每个批次的样本数量。
• epochs 指定了训练的总轮数。
• validation_data 可以用来指定验证数据，用于监控模型在验证集上的表现。

选项详解

以下是一些常用的 fit 方法选项：

• callbacks: 一组回调函数，用于在训练过程中执行一些自定义操作。
• verbose: 控制输出信息，可以是 0（无输出）、1（输出每轮信息）、2（输出每批次信息）。
• shuffle: 是否在每轮训练前打乱数据。
• class_weight: 用于指定不同类别的权重。

示例

以下是一个简单的例子，演示如何使用 fit 方法训练一个简单的神经网络：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

相关链接

• Keras 官方文档
• fit 方法详细说明

神经网络结构

希望这个文档能帮助你更好地理解 TensorFlow Keras 的 fit 方法。