שאַפֿן אַ קעראַס מאָדעל וואָס נעמט אין 5 ינפּוץ און האט פינף אַוטפּוץ
צו שאַפֿן אַ Keras מאָדעל וואָס נעמט אין 5 ינפּוץ און האט פינף אַוטפּוץ, איר קענען נוצן די סעקווענטשאַל מאָדעל אַפּי צו בויען אַ פּשוט קאָרמען-פאָרויס נעוראַל נעץ מיט די ספּעסיפיעד אַרייַנשרייַב און רעזולטאַט פאָרעם. דאָ איז אַ ביישפּיל קאָד צו באַווייַזן דעם: ``` פּיטהאָן פֿון keras.models ימפּאָרט סאַקווענטשאַל פֿון keras.layers אַרייַנפיר דענס # דעפינירן די מאָדעל מאָדעל = סעקווענטשאַל () model.add (דענסע (10, input_dim = 5, אַקטאַוויישאַן = 'רעלו) ')) # אַרייַנשרייַב שיכטע מיט 5 אַרייַנשרייַב נאָודז model.add (דענס (5, אַקטאַוויישאַן = 'סאָפטמאַקס')) # רעזולטאַט שיכטע מיט 5 רעזולטאַט נאָודז # צונויפנעמען די מאָדעל model.compile (loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam ', metrics=['precision']) ``` אין דעם אויבן ביישפּיל, מיר ערשטער ימפּאָרטיד די סעקווענטשאַל מאָדעל אַפּי און די דענס שיכטע פֿון קעראַס. דערנאָך מיר דיפיינד אונדזער מאָדעל ווי אַ סאַקווענטשאַל מאָדעל און צוגעגעבן אַ געדיכט פאַרבאָרגן שיכטע מיט 10 נאָודז, מיט 5 אַרייַנשרייַב וואַלועס מיט אַ 'רעלו' אַקטאַוויישאַן פונקציע. נאָך דעם, מיר צוגעגעבן אן אנדער געדיכט שיכטע מיט 5 רעזולטאַט נאָודז און אַ 'סאָפטמאַקס' אַקטאַוויישאַן פונקציע צו פאָרשטעלן די 5 אַוטפּוץ. צום סוף, מיר האָבן צונויפגעשטעלט די מאָדעל דורך דיפיינינג די אָנווער פונקציע ווי 'קאַטעגאָריקאַל_קראָססענטראָפּי', די אָפּטימיזער ווי 'אַדאַם' און די מעטריק ווי 'פּינטלעכקייַט'. מיט דעם מאָדעל, איר קענען באַן עס אויף דיין דאַטאַסעט מיט די געבעטן נומער פון עפּאָס און פּעקל גרייס צו פּאַסיק די מאָדעל. נאָך טריינינג, איר קענען נוצן די פאָרויסזאָגן פונקציע פון די מאָדעל צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן.