Llama2 是一個基于 Python 的機器學習框架，旨在幫助開發者快速構建和部署機器學習模型。下面是 Llama2 訓練指南，旨在幫助您了解如何使用 Llama2 訓練模型。
概述
Llama2 提供了多種方式來訓練模型，包括使用 Keras 和 TensorFlow。下面是在 Llama2 中訓練模型的步驟：
1. 定義模型
使用 Keras 定義模型，可以使用各種不同的層，如卷積層、全連接層、池化層等。
2. 編譯模型
使用?compile?方法編譯模型，指定優化算法、損失函數和度量指標。
3. 訓練模型
使用?fit?方法訓練模型，指定訓練數據、批量大小、訓練輪數等參數。
4. 評估模型
使用?evaluate?方法評估模型，指定測試數據和度量指標。
使用 Keras 訓練模型
使用 Keras 訓練模型可以使用?Sequential?API 或?Model?API。
使用 Sequential API
使用?Sequential?API 定義模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densemodel = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
編譯模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
訓練模型：
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)
使用 Model API
使用?Model?API 定義模型：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Denseinput_layer = Input(shape=(28, 28, 1))
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input_layer)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
output_layer = Dense(10, activation='softmax')(x)model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
編譯模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
訓練模型：
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)
使用 TensorFlow 訓練模型
使用 TensorFlow 訓練模型可以使用?tf.keras?API。
使用 tf.keras API
使用?tf.keras?API 定義模型：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densemodel = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
編譯模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
訓練模型：
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)
評估模型
使用?evaluate?方法評估模型，指定測試數據和度量指標：
model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
保存和加載模型
使用?save?方法保存模型：
model.save('model.h5')
使用?load?方法加載模型：
loaded_model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
