120 практических задач

Автор

Джейд Картер

Год написания книги

2024

Теги

<< 1 ... 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ... 46 >>

На страницу:

Перейти

21 из 46

Настройки чтения

Размер шрифта

Высота строк

Поля

```

Пример с использованием Keras и TensorFlow

Подготовка данных

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.datasets import mnist

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Загрузка данных MNIST

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

# Преобразование меток в категориальный формат

y_train = to_categorical(y_train, 10)

y_test = to_categorical(y_test, 10)

```

Построение моделей

```python

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def create_model():

model = Sequential([

Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),

MaxPooling2D((2, 2)),

Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D((2, 2)),

Flatten(),

Dense(64, activation='relu'),

Dense(10, activation='softmax')

])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

return model

# Создание и обучение нескольких моделей

models = [create_model() for _ in range(3)]

for model in models:

model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)

```

Ансамблирование моделей

```python

import numpy as np

def ensemble_predict(models, X):

predictions = [model.predict(X) for model in models]

return np.mean(predictions, axis=0)

# Прогнозирование и оценка точности

y_pred = ensemble_predict(models, X_test)

y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)

y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1)

accuracy = np.mean(y_pred_classes == y_test_classes)

print(f'Точность ансамблевой модели: {accuracy:.4f}')

```

Пояснение: