如何在Python中使用Keras實現整合學習?
TensorFlow 是 Google 提供的一個機器學習框架。它是一個開源框架,與 Python 結合使用以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。
可以使用以下程式碼行在 Windows 上安裝“tensorflow”包:
pip install tensorflow
Keras 是作為 ONEIROS 專案(開放式神經電子智慧機器人作業系統)研究的一部分而開發的。Keras 是一個用 Python 編寫的深度學習 API。它是一個高階 API,具有高效的介面,有助於解決機器學習問題。它執行在 TensorFlow 框架之上。它是為了幫助快速實驗而構建的。它提供了開發和封裝機器學習解決方案所需的必要抽象和構建塊。
Keras 已經存在於 TensorFlow 包中。可以使用以下程式碼行訪問它。
import tensorflow from tensorflow import keras
Keras 函式式 API 有助於建立比使用順序 API 建立的模型更靈活的模型。函式式 API 可以處理具有非線性拓撲的模型,可以共享層並處理多個輸入和輸出。深度學習模型通常是有向無環圖 (DAG),其中包含多個層。函式式 API 有助於構建層圖。
我們正在使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 有助於在瀏覽器上執行 Python 程式碼,無需任何配置,並可免費訪問 GPU(圖形處理單元)。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。以下是實現整合模型的程式碼片段:
示例
def get_model(): inputs = keras.Input(shape=(128,)) outputs = layers.Dense(1)(inputs) return keras.Model(inputs, outputs) print("Calling the 'get_model' method ") model_1 = get_model() model_2 = get_model() model_3 = get_model() my_inputs = keras.Input(shape=(128,)) y1 = model_1(my_inputs) y2 = model_2(my_inputs) y3 = model_3(my_inputs) print("The average of the layers in the model") my_outputs = layers.average([y1, y2, y3]) print("Ensemble model is being created") ensemble_model = keras.Model(inputs=my_inputs, outputs=my_outputs)
程式碼來源:https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
輸出
Calling the 'get_model' method The average of the layers in the model Ensemble model is being created
解釋
模型可以巢狀,這意味著它可以包含子模型。
子模型用於整合學習。
這意味著將多個模型組合成單個模型,並對每個模型的預測進行平均。
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