मॉडल compile करना
अब आप वह मॉडल compile करने जा रहे हैं जिसे आपने पहले specify किया था। मॉडल compile करने के लिए, आपको उपयोग होने वाले optimizer और loss फंक्शन को बताना होगा। वीडियो में, Dan ने बताया था कि Adam optimizer बेहतरीन विकल्प है। इसके साथ-साथ अन्य Keras optimizers के बारे में आप यहाँ पढ़ सकते हैं, और अगर आप वास्तव में और गहराई में जाना चाहते हैं, तो Adam optimizer को प्रस्तुत करने वाला मूल शोध-पत्र भी पढ़ सकते हैं.
इस अभ्यास में, आप Adam optimizer और mean squared error loss फंक्शन का उपयोग करेंगे। शुरू कीजिए!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Deep Learning परिचय
अभ्यास निर्देश
model.compile()का उपयोग करके मॉडल compile करें। आपकाoptimizer'adam'होना चाहिए औरloss'mean_squared_error'होना चाहिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)