正規化後、Tensorflowを使用してモデルをトレーニングおよび構築するにはどうすればよいですか？

アワビデータに関するモデルのトレーニングと構築は、それぞれ「コンパイル」メソッドと「フィット」メソッドを使用して実行できます。 「fit」メソッドは、エポック数もパラメーターとして受け取ります。

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アワビの測定値のセットを含むアワビデータセットを使用します。アワビは海のカタツムリの一種です。目標は、他の測定値に基づいて年齢を予測することです。

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")
norm_abalone_model.compile(loss = tf.losses.MeanSquaredError(),optimizer = tf.optimizers.Adam())
print("The model is being fit to the data")
norm_abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=8)

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

出力

The model is being compiled
The model is being fit to the data
Epoch 1/8
104/104 [==============================] - 0s 989us/step - loss: 98.3651
Epoch 2/8
104/104 [==============================] - 0s 945us/step - loss: 65.4568
Epoch 3/8
104/104 [==============================] - 0s 922us/step - loss: 21.7297
Epoch 4/8
104/104 [==============================] - 0s 912us/step - loss: 6.3429
Epoch 5/8
104/104 [==============================] - 0s 988us/step - loss: 5.0949
Epoch 6/8
104/104 [==============================] - 0s 958us/step - loss: 4.9868
Epoch 7/8
104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 4.8982
Epoch 8/8
104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 4.7936
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda8213c898>

説明

• 正規化レイヤーが構築されると、モデルはトレーニングデータを使用してトレーニングされます。
• トレーニングが完了すると、「Model.fit」メソッドを使用して機能とラベルがデータに渡されます。