Mô hình có thể được đào tạo bằng phương pháp ‘đào tạo’ trong Tensorflow, trong đó các kỷ nguyên (số lần dữ liệu phải được đào tạo để phù hợp với mô hình) và dữ liệu đào tạo được chỉ định.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.
print ("Mô hình đang được đào tạo") epochs =12history =model.fit (train_ds, validation_data =val_ds, epochs =epochs) Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
Đầu ra
Mô hình đang được đào tạoBước 1/1292/92 [=================================] - 94 giây 1 giây / bước - mất:1.6007 - chính xác:0.3411 - val_loss:1.0708 - val_accuracy:0.5627Epoch 2/1292/92 [==============================] - 92 giây 995ms / bước - mất:1.0138 - chính xác:0.5843 - val_loss:0.9451 - val_accuracy:0.6458Chuyển 3/1292/92 [==============================] - 91 giây 990ms / bước - mất:0,8382 - độ chính xác:0,6767 - val_loss:0,9054 - val_accuracy:0,6471Epoch 4/1292/92 [==============================] - 90 giây 984ms / bước - mất:0,6362 - độ chính xác:0,7580 - val_loss:0,8872 - val_accuracy:0,6540Epoch 5/1292/92 [ ==============================] - 94 giây 1 giây / bước - mất:0,4125 - độ chính xác:0,8572 - val_loss:0,9114 - val_accuracy :0,6676Epoch 6/1292/92 [=================================] - 91 giây 988ms / bước - mất:0,2460 - độ chính xác:0.9207 - val_loss:1.0891 - val_accuracy:0.6757Epoch 7/1292/92 [=================================] - 91 giây 988ms / bước - mất:0,1721 - độ chính xác:0,9532 - val_loss:1,2619 - val_accu racy:0,6635Epoch 8/1292/92 [=================================] - 90 983ms / bước - mất:0,0658 - độ chính xác:0.9823 - val_loss:1.4119 - val_accuracy:0.6703Epoch 9/1292/92 [=================================] - 90 giây 983ms / bước - mất:0,0556 - chính xác:0,9865 - val_loss:1,6113 - val_accuracy:0,6090Epoch 10/1292/92 [==================================] - 91 giây 992ms / bước - mất:0,0805 - độ chính xác:0,9729 - val_loss:1,9744 - val_accuracy:0,6390Chuyển 11/1292/92 [==============================] - 90 giây 979ms / bước - mất:0,0545 - độ chính xác:0,9838 - val_loss:1,9303 - val_accuracy:0,6662Epoch 12/1292/92 [==============================] - 96 giây 1 giây / bước - mất:0,0176 - chính xác:0,9961 - val_loss:1,8234 - val_accuracy:0,6540
Giải thích
- Mô hình được đào tạo để phù hợp với dữ liệu.
- Điều này được thực hiện bằng phương pháp 'vừa vặn ".