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法律學如何使用Tensorflow訓練和編譯CNN模型？
卷積神經網路可以使用“train”方法和“fit”方法分別進行訓練和編譯。“fit”方法中提供了“epoch”值。
閱讀更多： 什麼是TensorFlow以及Keras如何與TensorFlow一起建立神經網路？
我們將使用Keras Sequential API，它有助於構建一個順序模型，用於處理簡單的層堆疊，其中每一層都只有一個輸入張量和一個輸出張量。
包含至少一層卷積層的神經網路稱為卷積神經網路。卷積神經網路已被用於針對特定型別的問題（例如影像識別）產生良好的結果。
我們使用Google Colaboratory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，並且可以免費訪問GPU（圖形處理單元）。Colaboratory構建在Jupyter Notebook之上。
print("Compiling the model")
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
print("Training the model to fit the data")
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,validation_data=(test_images, test_labels))程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
輸出
Compiling the model Training the model to fit the data Epoch 1/10 1563/1563 [==============================] - 70s 44ms/step - loss: 1.7408 - accuracy: 0.3557 - val_loss: 1.2260 - val_accuracy: 0.5509 Epoch 2/10 1563/1563 [==============================] - 67s 43ms/step - loss: 1.1928 - accuracy: 0.5751 - val_loss: 1.0800 - val_accuracy: 0.6159 Epoch 3/10 1563/1563 [==============================] - 68s 43ms/step - loss: 1.0330 - accuracy: 0.6396 - val_loss: 0.9791 - val_accuracy: 0.6562 Epoch 4/10 1563/1563 [==============================] - 66s 43ms/step - loss: 0.9197 - accuracy: 0.6782 - val_loss: 0.9488 - val_accuracy: 0.6677 Epoch 5/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.8388 - accuracy: 0.7043 - val_loss: 0.9090 - val_accuracy: 0.6851 Epoch 6/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7755 - accuracy: 0.7279 - val_loss: 0.8694 - val_accuracy: 0.6944 Epoch 7/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7107 - accuracy: 0.7494 - val_loss: 0.9152 - val_accuracy: 0.6929 Epoch 8/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.6674 - accuracy: 0.7649 - val_loss: 0.8613 - val_accuracy: 0.7045 Epoch 9/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.6288 - accuracy: 0.7771 - val_loss: 0.8788 - val_accuracy: 0.7026 Epoch 10/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.5913 - accuracy: 0.7953 - val_loss: 0.8884 - val_accuracy: 0.7053
解釋
- 模型已編譯。
- 下一步是訓練模型以適應訓練資料。
- 訓練資料的步驟數為10。
更新於： 2021年2月20日
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