전복 데이터에 대한 훈련 및 모델 구축은 각각 '컴파일' 및 '맞춤' 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다. 'fit' 방법도 epoch 수를 매개변수로 사용합니다.
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전복 측정 세트가 포함된 전복 데이터 세트를 사용할 것입니다. 전복은 바다 달팽이의 일종입니다. 목표는 다른 측정값을 기반으로 나이를 예측하는 것입니다.
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("The model is being compiled")
norm_abalone_model.compile(loss = tf.losses.MeanSquaredError(),optimizer = tf.optimizers.Adam())
print("The model is being fit to the data")
norm_abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=8) 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
출력
The model is being compiled The model is being fit to the data Epoch 1/8 104/104 [==============================] - 0s 989us/step - loss: 98.3651 Epoch 2/8 104/104 [==============================] - 0s 945us/step - loss: 65.4568 Epoch 3/8 104/104 [==============================] - 0s 922us/step - loss: 21.7297 Epoch 4/8 104/104 [==============================] - 0s 912us/step - loss: 6.3429 Epoch 5/8 104/104 [==============================] - 0s 988us/step - loss: 5.0949 Epoch 6/8 104/104 [==============================] - 0s 958us/step - loss: 4.9868 Epoch 7/8 104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 4.8982 Epoch 8/8 104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 4.7936 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda8213c898>에서
설명
- 정규화 레이어가 구축되면 모델이 학습 데이터로 학습됩니다.
- 학습이 완료되면 'Model.fit' 메서드를 사용하여 기능과 레이블이 데이터에 전달됩니다.