tf.keras.Model之model.compile

最新推荐文章于 2025-05-08 15:44:53 发布

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分类专栏： tensorflow2入门文章标签： keras 人工智能深度学习

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本文详细介绍了tf.keras.Model的model.compile方法，用于配置模型训练参数，包括optimizer选择、loss函数设定、metrics评估指标等。文章列举了常用内置优化器、损失函数和评价指标，并提供了示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

model.compile的作用

model.compile的示例

tf.keras.Model类可能属于tf中拥有最多方法的类了，也最为常用。为啥？tensorflow就是一种机器学习框架，用机器学习可不得建立模型(model)嘛, 所以啥操作都得以model为核心，所以model类拥有的方法也会比较多。之前一篇文章中介绍了tf.keras.Sequential（tf.keras.Sequential详解_象象家的小蜜桃的博客-优快云博客），里面有tf.keras.Sequential()创建的模型包含的方法叙述，这些方法也就是tf.keras.Model拥有的方法。我们一点一点消化，先从model.compile方法说起。

model.compile的作用

model.compile的作用就是配置模型的训练参数。有这些可以配置的（代码段里列的是默认配置值）

optimizer='rmsprop',
loss=None,
metrics=None,
loss_weights=None,
weighted_metrics=None,
run_eagerly=None,
st

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