Kerasは、どのようにnumpy変数を取り扱うのか。

Kerasでは、numpy配列をモデルに直接入力として渡すことができます。Kerasはnumpy配列を自動的にテンソルに変換し、モデルの入力として使用します。

numpyの配列を入力として使用する例を以下に示します。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 创建一个输入numpy数组
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))

# 编译和训练模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

上記の例では、x_trainとy_trainはNumpy配列であり、それぞれがfitメソッドにトレーニングデータと目標ラベルとして渡されます。

上記の例では、モデルは入力が100次元のベクトルであり、出力が10のクラス分類問題であると仮定されています。