Tvoříme model podobný GPT (5.díl): Architektura modelu

autor:

Vytvoření architektury modelu v Pythonu často zahrnuje použití knihovny pro strojové učení nebo hluboké učení, jako je TensorFlow, Keras nebo PyTorch. V tomto návodu ukážeme, jak navrhnout jednoduchou neuronovou síť pomocí Keras, který je součástí TensorFlow 2.0 a vyšší:

Vytvoření architektury modelu v Pythonu často zahrnuje použití knihovny pro strojové učení nebo hluboké učení, jako je TensorFlow, Keras nebo PyTorch. V tomto návodu ukážeme, jak navrhnout jednoduchou neuronovou síť pomocí Keras, který je součástí TensorFlow 2.0 a vyšší:

Nainstalujte TensorFlow, pokud jej ještě nemáte

pip install tensorflow

Importujte potřebné moduly

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout

Vytvořte jednoduchou neuronovou síť

V následujícím příkladu vytvoříme jednoduchou neuronovou síť s jedním skrytým vrstvou pro klasifikaci obrázků z datasetu MNIST.

input_shape = (28, 28)  # Rozměr vstupních obrázků
num_classes = 10        # Počet tříd (0-9)

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=input_shape),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.summary()

Výše uvedený kód vytvoří sekvenční model, který obsahuje:

  • Vrstvu Flatten pro převod 2D obrázků na 1D vektory.
  • Skrytou vrstvu Dense s 128 neurony a aktivační funkcí ReLU.
  • Vrstvu Dropout s pravděpodobností 0.2 pro snížení přetrénování.
  • Výstupní vrstvu Dense s 10 neurony a aktivační funkcí softmax pro klasifikaci.

Funkce model.summary() zobrazí strukturu modelu a počet parametrů v každé vrstvě.

Toto je základní příklad architektury modelu v Keras. Můžete vytvářet složitější architektury, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo složitější modely s více vrstvami a různými typy vrstev.

Při vytváření architektury modelu je důležité zvážit úkol, který chcete řešit, typ dat, která máte, a výpočetní zdroje, které máte k dispozici. Výběr vhodné architektury modelu závisí na zkušenostech, znalostech a experimentech s různými konfiguracemi.

Napsat komentář