keras實現手寫字型識別

losses損失函式

optimizers優化目標函式，比如sgd

datasets常用資料集，比如mnist

models序貫模型，比如sequential

layers神經網路中的層，比如全連線層dense

activations啟用函式

import keras # 匯入keras

from keras.datasets import mnist # 從keras中匯入mnist資料集
from keras.models import sequential # 匯入序貫模型
from keras.layers import dense # 匯入全連線層
from keras.optimizers import sgd # 匯入優化函式
print(x_train.shape,y_train.shape)
print(x_test.shape,y_test.shape)
import matplotlib.pyplot as plt # 匯入視覺化的包
im = plt.imshow(x_train[0],cmap='gray')

輸出結果：第乙個訓練集的樣子，乙個手寫的數字5

x_train = x_train.reshape(60000,784) # 將攤平，變成向量

x_test = x_test.reshape(10000,784) # 對測試集進行同樣的處理
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)

x_train = x_train / 255

x_test = x_test / 255

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,10)

y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,10)

model = sequential() # 構建乙個空的序貫模型

# 新增神經網路層
model.add(dense(512,activation='relu',input_shape=(784,)))
model.add(dense(256,activation='relu'))
model.add(dense(10,activation='softmax'))
model.summary()

model.compile(optimizer=sgd(),loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test)) # 此處直接將測試集用作了驗證集

score = model.evaluate(x_test,y_test)

print("loss:",score[0])
print("accu:",score[1])

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