Tensorflow 2.* 网络训练(二) fit(x, y, batch_size, epochs, verbose, validation_split, initial_epoch... )

最新推荐文章于 2025-09-03 14:18:49 发布

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#python #tensorflow #深度学习

本文详细解析了TensorFlow 2.x中tf.keras.Model.fit()的参数，包括x、y、batch_size、epochs、verbose、validation_split等，涵盖了数据输入格式、训练过程控制及日志显示等多个方面，旨在帮助理解深度学习模型的训练流程。

在完成数据集合，网络搭建、以及训练编译设置以后，最后就是要开始训练（拟合）网络

tf.keras.Model.fit

如下fit的参数是相对比较多的，且参数间相互关系较为复杂

fit(
    x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None,
    validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True

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model.fit(train_X, train_y)

m0_46322965的博客

10-03

528

的主要作用是让模型根据输入的训练数据学习特征与目标之间的关系，从而调整模型的参数，使得模型能够对新的数据进行准确的预测。其中，train_X是训练数据的特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；train_y是训练数据的目标值向量，与train_X中的样本一一对应。

tensorflow model.fit()解读

qq_40302324的博客

09-07

1931

例如（{“x0”：x0，“x1”：x1}，y）。namedtuple是不支持的数据类型，因为它的行为类似于有序数据类型（元组）和映射数据类型（dict）。例，给定namedtuple形式的namedtuple: （“example_tuple”，[“y”，“x”]），在解释值时是否反转元素的顺序是模糊的。更糟糕的是形式为namedtuple（“other_tuple”，[“x”，“y”，“z”]）的元组，其中不清楚元组是打算解包为x、y和sample_weight，还是作为单个元素传递给x。

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tensorflow 中fit函数的使用：

JEREMY的博客

04-27

1082

参数： x：输入 y：输出 batch_size：输入多少样本呢整数；每次梯度更新的样本数。未指定，默认为32 epochs：整数训练模型迭代次数 verbose：日志展示，整数；0:为不在标准输出流输出日志信息1:显示进度条2:每个epoch输出一行记录 callbacks：其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数； validation_split：浮点数0-1之间；表示验证集的比例；用

【tensorflow】model.fit() fit函数

电子生医小白的博客

05-18

5723

【转载并参考】model.fit() fit函数_a1111h的博客-优快云博客 https://blog.csdn.net/a1111h/article/details/82148497 fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=N.

tensorflow2.0中model.fit 函数参数详解

xiaofeixia002X的博客

12-29

2208

【代码】tensorflow2.0中model.fit 函数参数详解。

Keras/TensorFlow 中 `fit()` 方法参数详细说明

匠心码农

09-03

1092

Keras/TensorFlow 中的 `fit()` 方法是训练神经网络的核心API，提供了丰富的参数来控制训练过程，了解它的参数含义，能更好的让我们使用它

model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1, verbose=0) 在 tensorflow 中的含义

09-07

对于代码 `model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1, verbose=0)`，其各参数含义如下： - `X_train`：代表训练数据的输入特征，通常为numpy数组或者TensorFlow张量，用于模型的...

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, validation_split=0.2, # 20% 的数据用于验证 verbose=1)

最新发布

10-12

代码 `history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, validation_split=0.2, verbose=1)` 是在使用深度学习框架（如Keras）进行模型训练时的常用代码，下面对其各参数和整体功能进行详细解释： ...

history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1) 解释这段代码的意思

03-23

参数方面，用户提到了X、y、epochs、batch_size、validation_split和verbose，需要逐一解释这些参数的含义和使用方法。首先，X和y是训练数据和标签，这是基本的部分。需要说明X是输入特征，y是对应的目标变量。接...

Tensorflow 2.* 网络训练(三) keras.callbacks 回调函数

Forrest97的博客

06-10

4275

回调函数（callback）是在调用fit 时传入模型的一个对象（即实现特定方法的类实例），它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用。它可以访问关于模型状态与性能的所有可用数据，还可以采取行动：中断训练、保存模型、加载一组不同的权重或改变模型的状态。 keras中也提供了丰富的回调API，我们可以根据需求自定义相关的对象。文章目录BaseLoggerCSVLoggerEarlyStoppingLearningRateSchedulerModelCheckpointReduceLROnPlateau自定义C

Tensorflow学习笔记（三）（compile与fit）

z1445056258的博客

12-14

996

使用内置方法进行训练和评估利用minist数据举例： #定义模型 inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits") x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs) x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_2")(x) outputs = layers.Dense(10, activation="softmax",

Tensorflow训练过程中validation

sinat_28427409的博客

01-08

1229

Tensorflow训练过程中validation载入数据定义is_training占位符用is_training控制图结点唯一sess运行 Tensorflow因为静态图的原因，边train边validation的过程相较于pytorch来说复杂一些。载入数据分别获取训练集和验证集的数据。我这里使用的是从tfrecoed读入数据。 # training data img_name_batch_train, img_batch_train, gtboxes_and_label_batch_train,

tensorflow中model.fit()用法

yunfeather的博客

05-31

8万+

tensorflow中model.fit()用法 model.fit()方法用于执行训练过程 model.fit(训练集的输入特征，训练集的标签， batch_size,#每一个batch的大小 epochs, #迭代次数 validation_data = (测试集的输入特征，测试集的标签）， val...

tensorflow2.0 --- api之model.fit

奋斗

12-26

7474

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Model?version=stable#fit 作用使用数据训练模型定义 def fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, ...

tensorflow中model.compile()用法

热门推荐

yunfeather的博客

05-31

12万+

tensorflow中model.compile()用法 model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准 model.compile(optimizer =优化器， loss =损失函数， metrics = ["准确率”]) 其中： optimizer可以是字符串形式给出的优化器名字，也可以是函数形式，使用函数形式可以设置学习率、动...

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（七）—— 使用TensorFlow自定义fit()

政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域

03-29

1411

在TensorFlow中，fit()是一个非常强大和常用的训练函数，它可以批次地训练模型并监测其性能。虽然fit()提供了很多有用的默认行为，但有时您可能想自定义fit()中发生的操作。一种自定义fit()的方法是使用回调函数。另一种自定义fit()的方法是编写自定义的训练循环。最后，您还可以自定义fit()的行为通过设置fit()函数的其他参数。总而言之，TensorFlow提供了多种方法来自定义fit()函数中发生的操作。今天我们讲的就是keras api 在这里的应用方法。

Keras深度学习框架第六讲：在TensorFlow中自定义fit()方法中的操作

MUKAMO的博客

05-16

1819

TensorFlow允许开发者自定义fit()函数，以满足特定训练需求。通过自定义fit()，用户可以完全掌控训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。这种方式使得开发者能够灵活地调整学习率、添加自定义的回调函数，或实现特定的训练策略。自定义fit()还提供了更大的灵活性，比如在不同数据集上应用不同的训练方法，或在训练过程中动态地改变模型结构。通过编写自定义的fit()函数，开发者能够根据自己的需求构建更高效、更准确的深度学习模型。

#深入探究# Tensorflow 中 batch_size 的设置问题

lch551218的博客

01-06

7008

在学习tensorflow时，有几个地方都能设置batch_size 参数，这里对batch_size的设置做一个总结首先强调一下，这个batch_size的作用就是规定每次梯度更新的样本数量目前已知设置 batch_size 的地方有： tf.data.batch() 函数、生成器或keras.utils.Sequence实例都能通过内部方法生成batch fit() 函数中的 batch_size 参数根据输入数据类型的不同，可分为如下两种情况：如果fit() 函数的数据采用数据集（包

如何从预训练模型的最后一个epoch开始训练神经网络

mathematican的博客

08-17

632

从预训练模型保存路径找到当前epoch，将其转换为int import re file_path='a/b/c/d/model-save-epoch999' str_end = [i.end() for i in re.finditer('epoch',file_path)][-1] epoch=file_path[str_end:] print('resume training epoch=',epoch)