Huấn luyện và xây dựng mô hình cho dữ liệu abalone sử dụng phương thức compile() và fit(). Phương thức fit() nhận tham số số epoch.
Mã ví dụ
print("Đang biên dịch mô hình")
norm_abalone_model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(),
optimizer=tf.optimizers.Adam())
print("Đang fit mô hình vào dữ liệu")
norm_abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=8)
Nguồn mã: TensorFlow CSV Tutorial
Đầu ra huấn luyện
Đang biên dịch mô hình Đang fit mô hình vào dữ liệu 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>
Giải thích
- Sau khi xây dựng lớp chuẩn hóa (normalization layer), mô hình được huấn luyện với dữ liệu train.
- Sau huấn luyện, features và labels được truyền vào
Model.fit.