keras中的compile()

用于配置训练模型

compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)

经常需要配置的是optimizer，loss，metrics

例如：model.compile(optimizer='adam', loss='   ', metrics=[  ])。model为搭建好的网络模型。

• optimizer: 字符串（优化器名）或者优化器实例。 
• loss: 字符串（目标函数名）或目标函数。 如果模型有多个输出，可以通过传递损失函数的字典或列表，在每个输出上使用不同的损失。 模型将最小化的损失值将是所有单个损失的总和。
• metrics: 在训练和测试期间的模型评估标准。 通常会使用 metrics = ['accuracy']。 要为多输出模型的不同输出指定不同的评估标准， 还可以传递一个字典，如 metrics = {'output_a'：'accuracy'}。
• loss_weights: 可选的指定标量系数（Python 浮点数）的列表或字典， 用以衡量损失函数对不同的模型输出的贡献。 模型将最小化的误差值是由 loss_weights 系数加权的加权总和误差。 如果是列表，那么它应该是与模型输出相对应的 1:1 映射。 如果是张量，那么应该把输出的名称（字符串）映到标量系数。
• sample_weight_mode: 如果你需要执行按时间步采样权重（2D 权重），请将其设置为 temporal。 默认为 None，为采样权重（1D）。 如果模型有多个输出，则可以通过传递 mode 的字典或列表，以在每个输出上使用不同的 sample_weight_mode。
• weighted_metrics: 在训练和测试期间，由 sample_weight 或 class_weight 评估和加权的度量标准列表。
• target_tensors: 默认情况下，Keras 将为模型的目标创建一个占位符，在训练过程中将使用目标数据。 相反，如果你想使用自己的目标张量（反过来说，Keras 在训练期间不会载入这些目标张量的外部 Numpy 数据）， 您可以通过 target_tensors 参数指定它们。 它可以是单个张量（单输出模型），张量列表，或一个映射输出名称到目标张量的字典。
• **kwargs: 当使用 Theano/CNTK 后端时，这些参数被传入 K.function。 当使用 TensorFlow 后端时，这些参数被传递到 tf.Session.run。