모델은 에포크(모델에 맞추기 위해 데이터를 훈련해야 하는 횟수)와 훈련 데이터가 지정되는 Tensorflow의 'train' 방법을 사용하여 훈련할 수 있습니다.
자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
print("모델이 학습 중입니다.")epochs=12history =model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs) 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
출력
모델이 훈련 중입니다.Epoch 1/1292/92 [==============================] - 94s 1s/step - 손실:1.6007 - 정확도:0.3411 - val_loss:1.0708 - val_accuracy:0.5627Epoch 2/1292/92 [=============================] - 92초 995ms/단계 - 손실:1.0138 - 정확도:0.5843 - val_loss:0.9451 - val_accuracy:0.6458Epoch 3/1292/92 [===============================] - 91초 990ms/단계 - 손실:0.8382 - 정확도:0.6767 - val_loss:0.9054 - val_accuracy:0.6471Epoch 4/1292/92 [===============================] - 90초 984ms/단계 - 손실:0.6362 - 정확도:0.7580 - val_loss:0.8872 - val_accuracy:0.6540Epoch 5/1292/92 [ ===============================] - 94초 1초/단계 - 손실:0.4125 - 정확도:0.8572 - val_loss:0.9114 - val_accuracy :0.6676Epoch 6/1292/92 [===============================] - 91초 988ms/단계 - 손실:0.2460 - 정확도:0.9207 - val_loss:1.0891 - val_accuracy:0.6757Epoch 7/1292/92 [=============================] - 91초 988ms/단계 - 손실:0.1721 - 정확도:0.9532 - val_loss:1.2619 - val_accu racy:0.6635Epoch 8/1292/92 [===============================] - 90초 983ms/단계 - 손실:0.0658 - 정확도:0.9823 - val_loss:1.4119 - val_accuracy:0.6703Epoch 9/1292/92 [=============================- 90초 983ms/단계 - 손실:0.0556 - 정확도:0.9865 - val_loss:1.6113 - val_accuracy:0.6090Epoch 10/1292/92 [=============================] - 91초 992ms/단계 - 손실:0.0805 - 정확도:0.9729 - val_loss:1.9744 - val_accuracy:0.6390Epoch 11/1292/92 [==============================] - 90초 979ms/단계 - 손실:0.0545 - 정확도:0.9838 - val_loss:1.9303 - val_accuracy:0.6662Epoch 12/1292/92 [==============================] - 96초 1초/단계 - 손실:0.0176 - 정확도:0.9961 - val_loss:1.8234 - val_accuracy:0.6540
설명
- 모델은 데이터에 맞게 학습됩니다.
- 이 작업은 '맞춤' 방법을 사용하여 수행됩니다.