如何编译Keras模型

要编译Keras模型，可以使用compile方法。在compile方法中，您需要指定优化器（如Adam或SGD）、损失函数（如mean_squared_error或categorical_crossentropy）和评估指标（如accuracy或`mse）。

以下是一个示例代码，演示如何编译一个简单的Keras模型：

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense  # 创建一个简单的Sequential模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))  # 编译模型 model.compile(optimizer='adam',               loss='categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy'])  

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的Sequential模型，然后使用compile方法编译了这个模型。我们指定了Adam优化器，categorical_crossentropy损失函数和accuracy评估指标。

一旦模型编译完成，您就可以使用fit方法来训练模型，并使用evaluate方法来评估模型的性能。