深度學習（機器學習）入門 手寫數字的識別

二. 安裝 keras

匯入 mnist 資料集

使用模型

也可以看一下這個

使用 anaconda 進行安裝

anaconda傻瓜安裝，一直下一步就行了

以管理員的身份開啟終端

按照以下步驟在 anaconda 環境中安裝 tensorflow：

通過呼叫以下命令建立名為 tensorflow 的 conda 環境：

conda create -n tensorflow pip python=

3.5

activate tensorflow

pip install -

-ignore-installed -
-upgrade tensorflow

如果您是通過 anaconda 進行安裝，請啟用您的 anaconda 環境。

然後再輸入python

在 python 互動式 shell 中輸入以下幾行簡短的程式**：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant(
'hello, tensorflow!'
)sess = tf.session(
)print
(sess.run(hello)
)

hello, tensorflow!

1.anaconda prompt 中可以import tensorflow 但是 jupyter不行

原因是tensorflow加入在了虛擬核心中，而在 jupyter 中用的不是這個虛擬核心，所以：

在jupyter notebook 新增 python核心（windows）

啟用虛擬環境

activate tensorflow

安裝 ipykernel

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --name tensorflow

jupyter kernelspec list

jupyter kernelspec remove name

conda update conda

conda update --all

activate tensorflow

pip install keras

d:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\datasets

origin_folder = ''

參考機器學習入坑指南

直接給出可以執行的**

import tensorflow as tf  # 深度學習庫，tensor 就是多維陣列

mnist = tf.keras.datasets.mnist # mnist 是 28x28 的手寫數字和對應標籤的資料集
(x_train, y_train)
,(x_test, y_test)
= mnist.load_data(
)# 分割資料集
x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)
# 把資料值縮放到 0 到 1
x_test = tf.keras.utils.normalize(x_test, axis=
1) 
model = tf.keras.models.sequential(
)# 基礎的前饋神經網路模型
model.add(tf.keras.layers.flatten())
# 把展平成 1x784
model.add(tf.keras.layers.dense(
128, activation=tf.nn.relu)
)# 簡單的全連線圖層,，128 個單元，啟用函式為 relu
model.add(tf.keras.layers.dense(
128, activation=tf.nn.relu)
) model.add(tf.keras.layers.dense(
10, activation=tf.nn.softmax)
)# 輸出層 ，10 個單元， 使用 softmax 獲得概率分布
model.
compile
(optimizer=
'adam'
,# 預設的較好的優化器
loss=
'sparse_categorical_crossentropy'
,# 評估「錯誤」的損失函式，模型應該盡量降低損失
metrics=
['accuracy'])
# 評價指標
model.fit(x_train, y_train, epochs=3)
# 訓練模型
val_loss, val_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
# 評估模型對樣本資料的輸出結果
print
(val_loss)
# 模型的損失值
print
(val_acc)
# 模型的準確度

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