keras:如何在训练前获得初始损失函数值

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的API，用于构建和训练神经网络模型。在使用Keras进行模型训练之前，可以通过以下步骤获得初始损失函数值：

1. 导入所需的库和模块：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

1. 构建模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

上述代码创建了一个具有两个全连接层的简单神经网络模型。

1. 编译模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

在编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。这里使用的是分类交叉熵作为损失函数，随机梯度下降（SGD）作为优化器，准确率作为评估指标。

1. 获取初始损失函数值：

initial_loss = model.evaluate(x_train, y_train, verbose=0)[0]

使用evaluate函数可以计算模型在训练集上的损失函数值。x_train是训练集的输入数据，y_train是对应的标签数据。verbose=0表示不输出详细信息，只返回损失函数值。

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请注意，以上答案仅供参考，实际情况可能因环境和需求而异。