Создание простой нейронной сети на Tensorflow и Keras: базовые шаги

Posted by

Это база. Как создать простую нейросеть на Tensorflow и Keras

Это база. Как создать простую нейросеть на Tensorflow и Keras

Нейронные сети стали одним из наиболее популярных методов машинного обучения в наши дни. Они используются для решения различных сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, игры и многое другое.

Одним из наиболее популярных инструментов для создания и обучения нейронных сетей являются библиотеки Tensorflow и Keras. В этой статье мы рассмотрим, как создать простую нейронную сеть с использованием этих инструментов.

Установка и настройка среды

Прежде чем начать работу над нейронной сетью, необходимо установить и настроить среду разработки. Для этого необходимо установить Python и установить библиотеки Tensorflow и Keras с помощью pip:

pip install tensorflow

pip install keras

Создание модели

Для создания нейронной сети необходимо определить ее архитектуру. В данном примере мы создадим простую сеть с одним скрытым слоем:

import tensorflow as tf

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

Компиляция и обучение модели

После того, как модель создана, необходимо скомпилировать ее с заданными параметрами оптимизации и функцией потерь, и обучить на тренировочных данных:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

Оценка и использование модели

После обучения модели можно оценить ее производительность на тестовых данных и использовать для предсказаний:

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

Таким образом, мы рассмотрели основные шаги по созданию, обучению и использованию простой нейронной сети с использованием библиотек Tensorflow и Keras. Надеемся, что эта статья поможет вам разобраться в основах работы с этими мощными инструментами машинного обучения.

0 0 votes
Article Rating
2 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
@Red_Paper6495
11 months ago

Видео имеют малую ценность. Так как дата-сет не своей, а уже готовый.

@vladampleev3440
11 months ago

Видео очень непопулярное, но очень мне помогло. Спасибо.