keras_2_Sequential 模型 API

1. 几个重要的API

  1. compile:配置或编译模型
  2. fit:以指定的epoch自动训练模型
  3. evaluate:根据输入的(x,y)来评估上一步得到的模型
  4. predict:基于之前得到模型,对输入的x预测输出结果
  5. 一些小函数
    • train_on_batch
    • test_on_batch
    • predict_on_batch
    • fit_generator
      • 使用 Python 生成器或 Sequence 实例逐批生成的数据,按批次训练模型。生成器与模型并行运行,以提高效率。 例如,这可以让你在 CPU 上对图像进行实时数据增强,以在 GPU 上训练模型。keras.utils.Sequence 的使用可以保证数据的顺序, 以及当 use_multiprocessing=True 时 ,保证每个输入在每个 epoch 只使用一次。
    • evaluate_generator
    • predict_generator
    • get_layer
      • 根据名称(唯一)或索引值查找网络层。
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