创建模型

TensorFlow Keras API 中的 train 模块提供了用于训练机器学习模型的接口。以下是一些关于 train 模块的基本信息和使用方法。

模块简介

train 模块是 TensorFlow Keras 的核心模块之一，它提供了多种训练模型的方法，包括：

• model.fit(): 用于训练模型。
• model.evaluate(): 用于评估模型。
• model.predict(): 用于预测新数据。

使用方法

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 train 模块来训练一个模型：

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


model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow Keras 的信息，可以访问以下链接：

• TensorFlow Keras 官方文档

TensorFlow Logo