ValueError: 这个模型还没有被构建。首先通过调用“build”方法或者其他方式构建模型。

本文介绍了构建和训练深度学习模型的步骤,包括导入库、定义模型架构、编译模型、训练模型、评估模型以及使用模型进行预测。示例中使用了Keras的Sequential模型,通过交叉熵损失函数、Adam优化器和准确率指标进行训练和评估。

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如何构建和训练深度学习模型?

深度学习模型的构建和训练是实现人工智能任务的重要步骤。在构建模型之前,我们需要定义模型的架构和参数,然后使用适当的数据集进行训练。下面将介绍构建和训练深度学习模型的一般步骤。

  1. 导入所需的库
    在开始构建模型之前,我们需要导入必要的库,例如Keras或TensorFlow等深度学习库,以及数据处理和可视化库。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
  1. 定义模型架构
    在构建模型之前,我们需要确定模型的架构。这包括选择适当的层和激活函数,以及定义模型的输入和输出形状。
model 
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