Tensorflowを使用してPythonを使用してモデルをコンパイルするにはどうすればよいですか？

Tensorflowで作成されたモデルは、「コンパイル」メソッドを使用してコンパイルできます。損失は​​、「SparseCategoricalCrossentropy」メソッドを使用して計算されます。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

print("The model is being compiled")
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   metrics=['accuracy'])
print("The architecture of the model")
model.summary()

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

出力

The model is being compiled
The architecture of the model
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #  
=================================================================
rescaling_1 (Rescaling)      (None, 180, 180, 3)       0        
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 180, 180, 16)      448      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 90, 90, 16)        0        
_________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D)            (None, 90, 90, 32)        4640    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 45, 45, 32)        0        
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D)            (None, 45, 45, 64)        18496    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 22, 22, 64)        0        
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 30976)             0        
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 128)               3965056  
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 5)                 645      
=================================================================
Total params: 3,989,285
Trainable params: 3,989,285
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

説明

• オプティマイザー。アダムオプティマイザーと損失。SparseCategoricalCrossentropy損失関数が使用されます。
• すべてのトレーニングエポックのトレーニングと検証の精度は、メトリック引数を渡すことで確認できます。
• モデルがコンパイルされると、アーキテクチャの概要が「summary」メソッドを使用して表示されます。