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python - Keras 没有对所有行建模

问题描述

对 Keras、Tensorflow 和 Google Colab 来说是全新的。我正在关注 YouTube 教程。我有一个 4000 行的 df，如下所示：

           x            y      color
0       1.752690    2.846610    0.0
1       0.848488    2.127556    0.0
2       2.294166    0.801233    1.0
3       4.137304    3.082904    1.0
4       2.877251    1.915737    1.0
...     ...         ...         ...
3995    4.138087    5.111319    0.0
3996    0.840928    1.691174    0.0
3997    2.820071    3.812626    0.0
3998    3.313544    4.869823    0.0
3999    3.877675    2.553817    1.0

这是我的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_csv('train.csv')
np.random.shuffle(df.values)

model = keras.Sequential([
  keras.layers.Dense(4, input_shape=(2,), activation='relu'),
  keras.layers.Dense(2, activation='sigmoid')])
model.compile(optimizer='adam',loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])
model.fit(df.loc[:,'x':'y'].values, df.color.values, batch_size=16)

这是输出：

250/250 [==============================] - 0s 872us/step - loss: 0.8335 - accuracy: 0.2380
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fed96a646a0>

我担心输出意味着它只运行了 250 行。youtube 视频中显示的输出有几行，底行显示 4000/4000，然后在下方显示 [Finished in 4.5s]。您可以转到https://www.youtube.com/watch?v=aBIGJeHRZLQ中的 29:13 查看输出。

我的模型只运行 250 行吗？为什么？

标签： pythontensorflowkerasneural-networkgoogle-colaboratory

解决方案

250 是训练的批次数 250 * 16 = 4000

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