Keras.Sequential.fit()

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  • 异常
• 参考

Sequential.fit()

语法syntax

fit(x=None, y=None, 
    batch_size=None,
    epochs=1,
    verbose=1,
    callbacks=None, 
    validation_split=0.0, validation_data=None, 
    shuffle=True, 
    class_weight=None, sample_weight=None, 
    initial_epoch=0, 
    steps_per_epoch=None,
    validation_steps=None)

参数说明

• x: 训练数据的 Numpy 数组。 若是模型中的输入层被命名，你也能够传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 若是从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，x 能够是 None（默认）。
• y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组。 若是模型中的输出层被命名，你也能够传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。 若是从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，y 能够是 None（默认）。
• batch_size: 整数或 None。每次提度更新的样本数。若是未指定，默认为 32.
• epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个 x 或 y 上的一轮迭代。请注意，与 initial_epoch 一块儿，epochs 被理解为 「最终轮次」。模型并非训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮中止训练。
• verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行。
• callbacks: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列能够在训练时使用的回调函数。详见 callbacks。
• validation_split: 在 0 和 1 之间浮动。用做验证集的训练数据的比例。模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的偏差和任何其余模型指标。验证数据是混洗以前 x 和y 数据的最后一部分样本中。
• validation_data: 元组 (x_val，y_val) 或元组 (x_val，y_val，val_sample_weights)，用来评估损失，以及在每轮结束时的任何模型度量指标。模型将不会在这个数据上进行训练。这个参数会覆盖 validation_split。
• shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代以前混洗数据）或者 字符串 (batch)。batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。
• class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。这可能有助于告诉模型 「更多关注」来自表明性不足的类的样本。
• sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。您能够传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1：1 映射），或者在时序数据的状况下，能够传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组，以对每一个样本的每一个时间步施加不一样的权重。在这种状况下，你应该确保在 compile() 中指定 sample_weight_mode="temporal"。
• initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复以前的训练）。
• steps_per_epoch: 在声明一个轮次完成并开始下一个轮次以前的总步数（样品批次）。使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，若是没法肯定，则为 1。
• validation_steps: 只有在指定了 steps_per_epoch时才有用。中止前要验证的总步数（批次样本）。

返回

一个 History 对象。其 History.history 属性是连续 epoch 训练损失和评估值，以及验证集损失和评估值的记录（若是适用）。

异常

• RuntimeError: 若是模型从未编译。
• ValueError: 在提供的输入数据与模型指望的不匹配的状况下。

参考

[官方文档]https://keras.io/zh/models/sequential/