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python - 有没有办法将自定义的 keras 模型放入 python 类方法中？

问题描述

我正在尝试使用类方法在 python 中构建一个深度神经网络。（（其背后的主要思想是稍后尝试自定义损失函数））我正在尝试在定义神经网络结构的函数中使用 Keras，但它似乎不起作用。

# create a class to
class PGNN(keras.Sequential):

    def __init__(self,x,y):
        super().__init__()

        X = np.concatenate([x,y], axis=1)
        self.X = X
        self.x = X[:,0:1]
        self.y = X[:,1:2]

    def build_model_u(self):
        model_u = models.Sequential
        model_u.add(layers.Dense(64, activation='tanh', input_shape= 1000))
        model_u.add(layers.Dense(32, activation='tanh'))
        model_u.add(layers.Dense(16, activation='tanh'))
        model_u.add(layers.Dense(8, activation='tanh'))
        model_u.add(layers.Dense(4, activation='tanh'))
        model_u.add(layers.Dense(1))
        model_u.compile(optimizer='Adam', loss='mse', metrics=['mae'])


    def train(self, x_train, y_train):
        model = build_model_u(self)
        model.fit()

    def predict(self, x_test):
        model.predict(x_test)

    def validation(self, x_test, y_test):
        model.evaluate(x_test,y_test, verbose=2)

我希望模型在我调用 model.fit(x_train,y_train) 时开始训练，但我总是收到错误“未定义 build_model_u”

model = build_model_u(self)

NameError：名称“build_model_u”未定义

标签： pythonkerasdeep-learningloss-function

解决方案

您必须调用类似的方法

model = build_model_u
model.fit(x_train,y_train)

像这样调用函数

model = build_model_u()
model.fit(x_train,y_train)

你也可以删除输出变量

output= model_u.add(layers.Dense(3))

并保持这种方式

model_u.add(layers.Dense(3))

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