如何使用Keras重建模型并检查其准确性？
Keras在希腊语中的意思是“号角”。Keras是ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分。Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。
Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
Keras在Tensorflow框架之上运行。它旨在帮助快速进行实验。它提供了在开发和封装机器学习解决方案中必不可少的基本抽象和构建块。它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出为在Web浏览器或手机中运行。
Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问。
import tensorflow from tensorflow import keras
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。以下是代码-
print("Check the accuracy and loss associated with the model")
loss, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Restored model, accuracy: {:5.3f}%'.format(100 * acc))
代码信用和减号https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
输出结果
Check the accuracy and loss associated with the model 32/32 - 0s - loss: 0.4021 - sparse_categorical_accuracy : 0.8720 Restored model, accuracy:87.200%
解释
使用“评估”方法评估此新模型。
确定其准确性和训练过程中的损失。
这些值显示在控制台上。
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问题内容： 我找不到Keras如何定义“准确性”和“损失”。我知道我可以指定不同的指标（例如mse，交叉熵），但是keras会打印出标准的“准确性”。如何定义？同样对于损失：我知道我可以指定不同类型的正则化- 损失中的那些正则化吗？ 理想情况下，我想打印出用于定义它的公式；如果没有，我会在这里解决。 问题答案： 看一下，您可以在其中找到所有可用指标的定义，包括不同类型的准确性。除非在编译模型时将其
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问题内容： 我有一个训练了40个时代的模型。我为每个纪元保留了检查点，并且还用保存了模型。培训代码为： 但是，当我加载模型并尝试再次对其进行训练时，它会像以前从未进行过训练一样从头开始。损失不是从上一次训练开始的。 使我感到困惑的是，当我加载模型并重新定义模型结构并使用时，效果很好。因此，我相信模型权重已加载： 但是，当我继续进行此训练时，损失与初始阶段一样高： 我在这里和这里搜索并找到了一些保存
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我下载了mnist数据集（jpg），并用. hdf（. h5）创建了一个模型文件。 图像是使用. h5模型识别的，但是识别率很低... 。 实际编译时精度很低... 我做了吗有问题吗？。 。 图像使用了灰度的28x28图像... ... 历元98/100 1257/1257[==============================================================
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问题是： 使用这样指定的keras模型（部分）： 是否可以在模型中保存所有详细信息以供以后使用？ 详情如下: 我一直在遵循machinelearningmastery.com的一个例子，试图修改和添加模型的特征/参数，例如 激活class='relu' 正如问题所暗示的，我想存储模型设置以供以后使用。我知道这些参数是不同函数的一部分，但它们是否都是可能的呢？ 我尝试过的： 1. 和 只有回报 序列
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我一直在尝试使用Keras构建一个多输入模型。我来自使用顺序模型，并且只有一个相当直接的输入。我一直在查看StackOverflow上的留档（https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/）和一些答案（如何在Keras 2.0中“合并”顺序模型？）。基本上，我想要的是让两个输入训练一个模型。一个输入是一段文本，另一个是从该文本中提取的一
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问题内容： 运行keras脚本时，得到以下输出： 这是什么意思？我是否正在使用GPU或CPU版本的Tensorflow？ 在安装keras之前，我正在使用Tensorflow的GPU版本。 还显示和没有什么像。 运行[此stackoverflow问题]中提到的命令，将得到以下信息： 问题答案： 您正在使用GPU版本。您可以列出可用的tensorflow设备（也请检查此问题）： 编辑： 使用tens