Keras序貫模型

序貫模型(sequential model)是多個網路層的線性堆疊，也就是」一條路走到黑」。但是不適合網路之間穿插情況或者多輸入多輸出情況。

序貫模型有兩種方式構建網路

2.1簡單的漢堡式疊法

可以通過sequential模型傳遞乙個layer的list來構造序貫模型。

#兩種方式1.漢堡生成

model = sequential([
dense(32,input_dim=784),
activation('relu'),
dense(10),
activation('softmax')
])

2.2加菜式構建模型

或者通過.add()方法乙個個將layer加入到模型中

#2.手動加菜

model = sequential()

model.add(dense(32,input_shape=(784,)))
model.add(activation('relu'))

from keras.models import sequential

#sequential宣告使用序貫模型
from keras.layers import dense, dropout, activation
#匯入層dropout隨機失活 dense全連線層、activation啟用函式
from keras.optimizers import sgd
#sgd隨機梯度下降
import keras
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 20))
#隨機訓練樣本，樣本維度20維
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
#對映成10個類別
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)
model = sequential()
#建立模型
#新增網路層
model.add(dense(64, activation='relu', input_dim=20))
# dense(64)神經元有64個
#input_dim必須與樣本維度對應
#activation啟用函式
model.add(dropout(0.5))#隨機失活
model.add(dense(64, activation='relu'))
model.add(dropout(0.5))
model.add(dense(10, activation='softmax'))
sgd = sgd(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.8, nesterov=true)#制定優化器引數學習率0.01，動量0.8
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train,
epochs=20,
batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

#flatten作用是方便後面接全連線層

from keras.layers import conv2d, maxpooling2d

#conv2d構建2d卷積層,maxpooling2d構建池化層

from keras.optimizers import sgd

準備資料

x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))

#100張寬高100，3彩色圖rgb三個顏色通道

y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

x_test = np.random.random((20, 100, 100, 3))

y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10)

#模型構建

model = sequential()

model.add(conv2d(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))

model.add(conv2d(32, (3, 3), activation='relu'))

model.add(maxpooling2d(pool_size=(2, 2)))

model.add(dropout(0.25))

model.add(conv2d(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(conv2d(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(maxpooling2d(pool_size=(2, 2)))

model.add(dropout(0.25))

model.add(flatten())

model.add(dense(256, activation='relu'))

model.add(dropout(0.5))

model.add(dense(10, activation='softmax'))

#開始訓練測試

sgd = sgd(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=true)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

Keras 序貫模型Sequential學習筆記

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