keras学习笔记(1)-Keras的模块架构
来源:互联网 发布:php 统计数组重复次数 编辑:程序博客网 时间:2024/06/17 12:47
1.keras介绍
keras是基于Tensorflow、Theano、CNTK后端的高层神经网络API,它简单快速的原型设计,让你可以快速的将idea转化为结果,并且可以在CPU和GPU之间无缝切换。
2. keras模块思维导图
3.快速上手-mnist手写字识别
#-*-coding:utf-8-*-from keras.models import Sequentialfrom keras.datasets import mnistfrom keras.optimizers import Adamfrom keras.losses import categorical_crossentropyfrom keras.layers import Dense,Reshape,Dropout,Flatten,Conv2D,MaxPool2Dfrom keras.utils import to_categoricaldef loadData(): (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() return x_train,y_train,x_test,y_testdef shuffle(): passdef createModel(): model = Sequential() #reshape image to tensorflow backend shape (rows,clos,channels) model.add(Reshape(input_shape=(28,28),target_shape=(28,28,1))) # layer1-conv 卷积核大小:(5,5),激活函数:relu,卷积核个数:32,第一层一定要指定input_shape model.add(Conv2D(32,kernel_size=(5,5),input_shape=(28,28,1),activation='relu')) # 2*2的最大池化 model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #layer2-conv 卷积核大小:(5,5),激活函数:relu,卷积核个数:64 model.add(Conv2D(64,kernel_size=(5,5),activation='relu')) # 2*2的最大池化 model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #数据一维化 model.add(Flatten()) #layer3-dense,输出1024 model.add(Dense(1024,activation='relu')) #layer4-drop,断开神经元比例50% model.add(Dropout(0.5)) #output,10个类,激活函数:softmax model.add(Dense(10,activation='softmax')) return modeldef train(): model = createModel() #损失函数:交叉熵 ,优化函数:adam,评估标准:精度 model.compile(loss=categorical_crossentropy,optimizer='adam',metrics=['accuracy']) x_train, y_train, x_test, y_test = loadData() #数据归一化 x_train = x_train.astype('float32')/255 x_test = x_test.astype('float32')/255 #转换为独热编码[1,2],[[0.1,0.5,...],[0.5,0.8,...]] y_train = to_categorical(y_train,10) y_test = to_categorical(y_test,10) #epochs:数据轮10遍,每个batch64,verbose=1: 输出日志信息 model.fit(x=x_train,y=y_train,batch_size=64,epochs=1,shuffle=True,verbose=1, validation_data=(x_test,y_test)) score = model.evaluate(x=x_test,y=y_test,batch_size=128,verbose=1) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1])if __name__=="__main__": train()
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