Kera: model.fit()和model.fit_generator()返回历史对象。如何获得Keras模型？

要获得Keras模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Keras库：首先确保已经安装了Keras库，可以使用pip命令或者conda命令进行安装。
2. 导入Keras库：在Python脚本中导入Keras库，可以使用以下语句：
3. 导入Keras库：在Python脚本中导入Keras库，可以使用以下语句：
4. 创建Keras模型：使用Keras库提供的模型类，例如Sequential或者Functional API，创建一个Keras模型。下面是一个简单的例子：
5. 创建Keras模型：使用Keras库提供的模型类，例如Sequential或者Functional API，创建一个Keras模型。下面是一个简单的例子：
6. 编译模型：在创建模型后，需要调用compile()方法编译模型，并指定损失函数、优化器和评估指标。以下是一个示例：
7. 编译模型：在创建模型后，需要调用compile()方法编译模型，并指定损失函数、优化器和评估指标。以下是一个示例：
8. 训练模型：使用模型的fit()方法或者fit_generator()方法进行模型训练，传入训练数据和标签。以下是一个示例：
9. 训练模型：使用模型的fit()方法或者fit_generator()方法进行模型训练，传入训练数据和标签。以下是一个示例：
10. 获得历史对象：在模型训练过程中，fit()方法或者fit_generator()方法会返回一个历史对象，其中包含了训练过程中的损失和指标值。可以通过以下方式获取历史对象：
11. 获得历史对象：在模型训练过程中，fit()方法或者fit_generator()方法会返回一个历史对象，其中包含了训练过程中的损失和指标值。可以通过以下方式获取历史对象：
12. 使用历史对象：获得历史对象后，可以使用其中的属性和方法获取训练过程中的相关信息，例如损失值和指标值的变化。以下是一些常用的方法和属性：
    • history.history：字典，包含训练过程中的损失值和指标值。
    • history.history['loss']：训练过程中的损失值列表。
    • history.history['val_loss']：训练过程中的验证集损失值列表（如果有）。

总之，要获得Keras模型，首先安装并导入Keras库，然后使用Keras提供的模型类创建模型，编译模型并指定损失函数、优化器和评估指标，最后使用fit()方法或fit_generator()方法进行模型训练，并获取历史对象以获得训练过程中的相关信息。