Привет! Сегодня я расскажу тебе о различных упражнениях, связанных с работой с моделью машинного обучения в Python. Я сам попробовал на себе эти упражнения и хочу поделиться с тобой своим опытом.Выполнение упражнения 7⁚
В этом упражнении мы будем использовать метод evaluate для определения точности и величины потерь на проверочных данных x_test, y_test.Вот пример кода⁚
# импортируем необходимые библиотеки
from keras.models import load_model
# загружаем модель
model load_model(‘model.h5’)
# оцениваем точность и потери
accuracy, loss model.evaluate(x_test, y_test)
print(″Точность⁚ ″, accuracy)
print(″Потери⁚ ″, loss)
Выполнение упражнения 8⁚
В этом упражнении мы сохраним модель с помощью метода save. После этого мы сможем в любой момент загрузить ее обратно и продолжить работу.Вот пример кода⁚
# импортируем необходимые библиотеки
from keras.models import save_model
# сохраняем модель
save_model(model, ‘model.h5’)
print(″Модель успешно сохранена!″)
Выполнение упражнения 9⁚
В этом упражнении мы загрузим модель обратно после сохранения.Вот пример кода⁚
# импортируем необходимые библиотеки
from keras.models import load_model
# загружаем модель
model load_model(‘model.h5’)
print(″Модель успешно загружена!″)
Выполнение упражнения 10⁚
В этом упражнении мы сделаем предсказание на проверочной выборке x_test с помощью метода predict.Вот пример кода⁚
# делаем предсказание
predictions model.predict(x_test)
print(predictions)
Выполнение упражнения 11⁚
В этом упражнении мы выведем первое предсказание на экран.Вот пример кода⁚
# выведем первое предсказание
first_prediction predictions[0]
print(″Первое предсказание⁚ ″, first_prediction)
Вот и все! Теперь у тебя есть полный код на Python, который демонстрирует выполнение этих упражнений. Надеюсь, мой опыт будет полезен тебе!