numpy怎么提取数组中的某一元素 .npz是什么格式？
.npz是什么格式？
npz实际上是numpy提供给的数组存储，简单可方程1是一系列npy数据的组合，凭借np.load函数读取文件后能得到一个类似于字典的对象，可以是从关键字进行值查询，关键字填写的值总之是一个npy数据。
如果没有用keras光盘驱动的example（outsideimportmnist，在下的load_data函数），会建议使用这种格式。
fit函数作用？
fit(x,y,batch_size32,epochs10,verbose1,callbacksNone,
validation_split0.0,validation_dataNone,shuffleTrue,
class_weightNone,sample_weightNone,initial_epoch0)
1
2
3
1
2
3
x：再输入数据。如果不是模型只能三个输入，这样x的类型是numpy
array，如果没有模型有多个键入，那就x的类型应在为list，list的元素是不对应于二十多个键入的numpyarray
y：标签，numpyarray
batch_size：整数，指定参与梯度下降时每个batch中有的样本数。训练训练时一个batch的样本会被换算一次反向传播，使目标函数优化踏上一步。
epochs：整数，训练中止时的epoch值，训练将在达到该epoch值时突然停止，当是没有可以设置initial_epoch时，它那就是训练的总轮数，否则训练的总轮数为epochs-inital_epoch
verbose：日志总是显示，0为在标准输出流输出来日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch作为输出一行记录
callbacks：list，其中的元素是的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适度地时机被动态创建，参考回调函数
validation_split：0~1之间的浮点数，单独重新指定训练集的一定会比例数据另外验证集。修改密保集将不参与训练，并在每个epoch都结束了后测试3的模型的指标，如正则化、精确度等。再注意，validation_split的划分在shuffle之前，因此假如你的数据本身是有序的，要先手工打了个措手不及再指定你validation_split，否则肯定会会出现验证集样本不分布均匀。
validation_data：形式为（X，y）的tuple，是更改的验证集。此参数将包裹validation_spilt。
shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，可以表示是否需要在训练过程中洗技能打了个措手不及然后输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是利用一次性处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据乱了阵脚。
class_weight：字典，将有所不同的类别映射为相同的权值，该参数用来在训练过程中根据情况损失函数（只能作用于训练）
sample_weight：权值的numpy
array，用于在特训时根据情况损失函数（仅主要用于训练）。是可以传递一个1D的与样本等长的向量应用于对样本接受1对1的加权，或是在对付时序数据时，传达消息一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋完全不同的权。情况下请确认在编译模型时添加了sample_weight_modetemporal。
initial_epoch:从该参数更改的epoch正在训练，在一直之前的训练时有用吗。
fit函数赶往一个History的对象，其History.history属性资料记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，要是有不验证集的话，也真包含了验证集的这些指标变化情况
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