python3使用keras簡單示例

截至 2017 年 11 月，擁有超過 200,000 個人使用者的 keras 是除 tensorflow 外被工業界和學術界最多使用的深度學習框架。

簡單示例如下:

import keras

from keras.models import sequential
from keras.layers import dense
import numpy as np
#輸入訓練資料 keras接收numpy陣列型別的資料
# x=np.array([[0,0,0],
# [0,0,1],
# [0,1,0],
# [0,1,1],
# [1,0,0],
# [1,0,1],
# [1,1,0],
# [1,1,1]])
# y=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1]).t
# x=np.array([[0,0,0],
# [0,0,1],
# [0,1,0],
# [0,1,1],
# [1,0,0],
# [1,0,1],
# [1,1,0],
# [1,1,1]])
# y=np.array([0,0,1,1,0,0,1,1]).t
# x=np.array([[0,0,0],
# [0,0,1],
# [0,1,0],
# [0,1,1],
# [1,0,0],
# [1,0,1],
# [1,1,0],
# [1,1,1]])
# y=np.array([0,1,0,1,0,1,0,1]).t
# x=np.array([[0,0,0],
# [0,0,1],
# [0,1,0],
# [0,1,1],
# [1,0,0],
# [1,0,1],
# [1,1,0],
# [1,1,1]])
# y=np.array([1,0,0,0,0,0,0,1]).t
x=np.array([[0,0,0],
[0,0,1],
[0,1,0],
[0,1,1],
[1,0,0],
[1,0,1],
[1,1,0],
[1,1,1]])
y=np.array([0,1,0,1,0,1,0,1]).t
#最簡單的序貫模型，序貫模型是多個網路層的線性堆疊
******_model=sequential()
#dense層為全連線層
#第一層隱含層為全連線層 5個神經元 輸入資料的維度為3
******_model.add(dense(8,input_dim=3,activation='relu'))
#第二個隱含層 4個神經元
******_model.add(dense(4,activation='relu'))
#輸出層為1個神經元
******_model.add(dense(1,activation='sigmoid'))
#編譯模型,訓練模型之前需要編譯模型
#編譯模型的三個引數：優化器、損失函式、指標列表
******_model.compile(optimizer='sgd',loss='mean_squared_error')
# 多分類問題
# ******_model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
#訓練網路 2000次
#keras以numpy陣列作為輸入資料和標籤的資料型別。訓練模型一般使用fit函式
******_model.fit(x,y,epochs=1000)
#應用模型 進行**
y_=******_model.predict_classes(np.array([[0,0,0]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[0,0,1]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[0,1,0]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[0,1,1]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[1,0,0]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[1,0,1]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[1,1,0]]))
print(y_)
y_=******_model.predict_classes(np.array([[1,1,1]]))
print(y_)

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