python?keras構建和訓練模型簡便性初探

更新時間：2024年02月01日 10:36:30 作者：小寒聊python

這篇文章主要介紹了python?keras構建和訓練模型簡便性初探，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

python keras訓練模型

今天給大家分享一個超強的 python 庫，keras

https://github.com/keras-team/keras

keras 是一個開源的 python 庫，它簡化了深度學習的復雜世界，甚至對于那些編碼經驗有限的人來說也很容易上手。在本文中，我們將深入 Keras 的世界，探索其本質、優(yōu)勢、關鍵概念，甚至構建一個簡單的手寫數字識別模型！

特點

Keras 擁有多項優(yōu)勢，使其成為機器學習愛好者的熱門選擇。

簡單性：其簡潔的語法和對可讀性的關注使學習和編寫干凈的代碼變得更容易。
靈活性：它與 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 等各種后端無縫集成，讓你可以自由地為你的項目選擇最佳工具。
功能：盡管 Keras 很簡單，但它并沒有犧牲性能。它利用后端的計算能力來提供高效的訓練和推理。
社區(qū)：Keras 擁有龐大且活躍的社區(qū)，提供充足的支持和資源來幫助你踏上機器學習之旅。

核心概念

現在，我們來看看 Keras 的核心概念。

層：神經網絡的構建塊，代表數據的不同轉換。Keras 提供各種層，例如用于線性運算的密集層、用于圖像處理的卷積層以及用于文本等序列數據的循環(huán)層。
模型：定義神經網絡整體架構的層排列。Keras 允許你輕松堆疊和連接層以創(chuàng)建復雜的模型。
優(yōu)化器：調整神經網絡內部參數以提高其性能的技術。Keras 提供了各種優(yōu)化器，例如 Adam 和 SGD。
損失函數：衡量模型預測與實際數據相符程度的指標。Keras 根據任務提供不同的損失函數，例如用于分類問題的分類交叉熵。

使用 Keras 構建你的第一個模型

讓我們構建一個簡單的模型，使用 MNIST 數據集來識別手寫數字。

導入庫：首先導入 Keras 和其他必要的庫，例如 NumPy 和 matplotlib。
加載數據：加載 MNIST 數據集，其中包含手寫數字的圖像及其相應的標簽。
預處理數據：標準化像素值并重塑圖像以與 Keras 兼容。
定義模型：使用 Keras 層構建神經網絡架構。從具有密集層和 Softmax 激活分類的簡單模型開始。
編譯模型：選擇優(yōu)化器（例如 Adam）和損失函數（例如分類交叉熵）來編譯模型。
訓練模型：將訓練數據輸入模型并迭代小批量以更新其內部參數。
評估模型：使用準確性等指標評估模型在測試數據上的性能。

import numpy as np
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
# ---- Load data ----
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Preprocess data (normalize)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# ---- Build the model ----
model = keras.Sequential([
    # Input: Transforms images into 1D vectors
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    # Hidden: 128 neurons for feature learning
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    # Output: Probabilities for each class
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# ---- Train ----
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# ---- Evaluate ----
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test Accuracy:', test_acc)
# ---- Visualize ----
# Plot training & validation accuracy history
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train'], loc='upper left')
plt.show()