分类：fit

2021
07-04

基于keras中训练数据的几种方式对比(fit和fit_generator)

一、train_on_batchmodel.train_on_batch(batchX,batchY)train_on_batch函数接受单批数据，执行反向传播，然后更新模型参数，该批数据的大小可以是任意的，即，它不需要提供明确的批量大小，属于精细化控制训练模型，大部分情况下我们不需要这么精细，99%情况下使用fit_generator训练方式即可，下面会介绍。二、fitmodel.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=10)fit的方式是一次把训练数据全部加载到内存中，然后每次批... 继续阅读 >

2020
10-08

keras 两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)

第一种，fitimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#读取数据x_train=np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\data_sprase.npy")[()]y_train=np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\lable_sprase.np... 继续阅读 >

2020
10-08

Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred=clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测print(y_pred)#输出预测结果补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)... 继续阅读 >