将神经网络模型拟合到服装数据
在本练习中，您将把上一题构建的全连接神经网络拟合到图像数据上。训练数据通过两个变量提供：train_data 包含 3 种服装类别的 50 张图像的像素数据，train_labels 包含这 50 张图像各自标签的 one-hot 编码表示。请将数据转换为网络所需的输入格式，然后在训练数据和训练标签上拟合模型。
您在上一题中编译好的 model，以及 train_data 和 train_labels 已在您的工作区中可用。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 进行图像建模
练习说明
- 通过重塑数据来为拟合做准备。
- 调用模型的
.fit()方法，传入训练输入数据和训练标签以拟合模型。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Reshape the data to two-dimensional array
train_data = train_data.reshape(____, ____)
# Fit the model
model.fit(____, ____, validation_split=0.2, epochs=3)