将 int64 输入到 keras 并仅使用 int64 处理数据答案

【问题标题】：Input int64 to keras and process data using int64 only将 int64 输入到 keras 并仅使用 int64 处理数据
【发布时间】：2021-04-21 17:06:57
【问题描述】：

exData = pd.read_csv('AP11.csv',delimiter=';',float_precision=None)
pd.set_option('display.max_colwidth', None )

x = exData.loc[:,['A','B']]
y = exData.loc[:,['C']]

    
x=x.astype('int64')
y=y.astype('int64')



opt = Adam(lr=0.001, decay=1e-6)
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(2, input_dim=2, activation=keras.activations.sigmoid ),
keras.layers.Dense(1, activation=keras.activations.relu ),
])

model.compile(optimizer=opt, loss="categorical_crossentropy", metrics=model.compile(optimizer=opt, loss="categorical_crossentropy", metrics=['accuracy']))
model.fit(x,y, batch_size=64, epochs=100)

您好，我想将我的数据作为 int64 提供给 keras，我希望 keras 将其处理为 int64 并将其输出为 int64。我不希望任何 float64 参与该过程。 float64 对于我的应用程序来说根本不精确。我想你可能会注意到我的代码不太好，因为我之前没有编程机器学习，所以如果需要，请纠正我以改进我的代码。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning keras precision int64

【解决方案1】：

密集层仅适用于浮动。唯一的方法是从头开始创建自定义层。由于最小值和最大值之间的差异很小，我认为不可能使用 int64 权重有效地反向传播梯度。

【讨论】：