資訊專欄INFORMATION COLUMN
python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.datasets import load_iris # 加載數(shù)據(jù)集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 定義模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(3) ]) # 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器 loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 定義K折交叉驗證 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True) # 進行K折交叉驗證 for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] # 編譯模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=["accuracy"]) # 訓(xùn)練模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) # 評估模型 model.evaluate(X_test, y_test)在上面的代碼中，我們首先加載了鳶尾花數(shù)據(jù)集，并定義了一個具有兩個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后，我們定義了損失函數(shù)和優(yōu)化器，并使用K折交叉驗證對模型進行了訓(xùn)練和測試。最后，我們評估了模型的性能。 總的來說，TensorFlow提供了許多交叉驗證技術(shù)的實現(xiàn)，包括K折交叉驗證。使用TensorFlow進行交叉驗證可以幫助我們評估模型的性能，并選擇最佳的模型。
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TensorFlow是一種流行的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，其keras API提供了一個高級抽象層，使得模型的設(shè)計和訓(xùn)練變得更加簡單。在這篇文章中，我將介紹一些使用TensorFlow.keras進行深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)的技術(shù)。 ## 1. 構(gòu)建模型 使用TensorFlow.keras構(gòu)建模型非常簡單。我們可以使用Sequential模型或Functional API。在這里，我們將使用Seque...
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