模型编译与训练 🚀

model.compile(optimizer='adam', 
              loss='sparse_categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])
  • 使用 model.compile() 配置模型训练参数
  • 常见优化器：adam、sgd、rmsprop
  • 损失函数选择：分类任务用 categorical_crossentropy，回归任务用 mse
  • 添加自定义 metrics：metrics=[...] 支持自定义评估指标

keras model structure

模型评估与调优 🔍

loss, accuracy = model.evaluate(test_dataset)
print(f"测试准确率: {accuracy:.2%}")
  • 通过 model.evaluate() 获取模型表现
  • 使用 TensorBoard 进行可视化调优
  • 添加早停机制：EarlyStopping(monitor='val_loss')
  • 自动保存最佳模型：ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5')

keras training process

模型保存与部署 📁

model.save('advanced_model.h5')  # 保存模型
new_model = tf.keras.models.load_model('advanced_model.h5')  # 加载模型
  • 使用 model.save() 保存整个模型
  • 部署时推荐使用 TensorFlow Serving
  • 转换为 TensorFlow Lite 用于移动端：TFLiteConverter
  • 模型压缩技巧：量化、剪枝、知识蒸馏

keras model evaluation

扩展学习 📚

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keras model saving

keras model deployment