model.predict() 및 model.fit()의 기능은 무엇입니까?

Question

나는 this reinforcement learning tutorial 을 통해 갈거야 그리고 그것은 지금까지 정말 좋은있었습니다하지만 누군가가

newQ = model.predict(new_state.reshape(1,64), batch_size=1) 

및

model.fit(X_train, y_train, batch_size=batchSize, nb_epoch=1, verbose=1) 

이 무슨 뜻인지 설명해주십시오 수 있을까?

마찬가지로 bach_size, nb_epoch 및 verbose의 인수는 무엇입니까? 신경 네트워크를 알고 있으므로 도움이 될 것입니다.

또한 이러한 기능에 대한 문서를 찾을 수있는 링크를 보내주십시오.

Answer 1

우선 내가 놀랍게도 documentation을 찾을 수 없다는 것을 알았지 만 검색하는 중에 불운을 겪었다 고 생각합니다. model.fit에 대한

문서 상태 :

fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None)

• batch_size : 정수입니다. 그라데이션 업데이트 당 샘플 수입니다.
• nb_epoch : 정수, 학습 데이터 배열을 반복하는 횟수입니다.
• verbose : 0, 1 또는 2. 자세한 표시 모드. 0 = 침묵, 1 = 자세한 정보, 2 = 에포크 당 하나의 로그 라인.

model.predict 일 때 batch_size 파라미터는 각 예측 단계에 사용 된 샘플의 단지 수이다. 따라서 model.predict을 한 번 호출하면 batch_size 개의 데이터 샘플이 소모됩니다. 이는 대형 매트릭스를 신속하게 처리 할 수있는 장치 (예 : GPU)에 도움이됩니다.