순차 모델은 '순차적' 방법을 사용하여 Keras에서 구축할 수 있습니다. 레이어의 수와 유형은 이 메서드 내에서 지정됩니다.
자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?
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("순차 모델을 구축 중입니다.")abalone_model =tf.keras.Sequential([layers.Dense(64),layers.Dense(1)])abalone_model.compile(loss =tf.losses.MeanSquaredError( ),optimizer =tf.optimizers.Adam())print("데이터가 모델에 적합합니다.")abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=10) 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
출력
순차 모델이 구축되고 있습니다. 데이터가 모델에 맞춰지고 있습니다.Epoch 1/10104/104 [==============================] - 0s 963us/step - 손실:84.2213Epoch 2/10104/104 [==============================- 0초 924us/단계 - 손실:16.0268Epoch 3/10104/104 [=============================] - 0s 860us /단계 - 손실:9.4125Epoch 4/10104/104 [================================] - 0s 898us/단계 - 손실:8.9159Epoch 5/10104/104 [================================] - 0초 912us/단계 - 손실:7.9076 Epoch 6/10104/104 [================================] - 0초 936us/단계 - 손실:6.8316Epoch 7/ 10104/104 [===============================] - 0초 992us/단계 - 손실:7.1021Epoch 8/10104/104 [================================] - 0초 1ms/단계 - 손실:7.0550Epoch 9/10104/104 [===============================] - 0초 1ms/단계 - 손실:6.2762Epoch 10/10104/104 [===============================] - 0초 883us/단계 - 손실:6.5584설명
- 전복 데이터 세트의 '나이' 열을 예측하기 위해 회귀 모델을 구축했습니다.
- 단일 입력 텐서가 있으므로 순차 모델이 구축됩니다.
- 모델이 컴파일(학습)되고 기능과 레이블이 'Model.fit' 메서드에 전달됩니다.