from keras import models
from keras import layers
from keras.datasets import mnist
# 搭建網路
network = models.sequential(
)network.add(layers.dense(
512, activation=
'relu'
, input_shape=(28
*28,)
))network.add(layers.dense(
10,activation=
'softmax'))
# 返回由10個概率值組成的陣列
# 編譯網路
network.
compile
(optimizer=
'rmsprop'
, loss=
'categorical_crossentropy'
, metrics=
['accuracy'])
# 載入資料
(train_images, train_labels)
,(test_images, test_labels)
= mnist.load_data(
)# 對資料進行預處理
train_images = train_images.reshape(
60000,28
*28)train_images.astype(
'float32')/
255test_images = test_images.reshape(
10000,28
*28)test_images = test_images.astype(
'float32')/
255# 準備標籤 -- one-hot編碼
from keras.utils import to_categorical
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
print
(train_labels[0]
)# array([0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)
# 開始訓練網路:擬合資料
network.fit(train_images, train_labels, epochs=
10, batch_size=
128)
'''epoch 1/10
60000/60000 [******************************] - 2s 39us/step - loss: 5.3171 - acc: 0.6697
epoch 2/10
60000/60000 [******************************] - 2s 39us/step - loss: 5.2466 - acc: 0.6743
epoch 3/10
60000/60000 [******************************] - 2s 39us/step - loss: 5.2882 - acc: 0.6716
epoch 4/10
60000/60000 [******************************] - 2s 38us/step - loss: 5.2737 - acc: 0.6726
epoch 5/10
60000/60000 [******************************] - 2s 38us/step - loss: 5.2659 - acc: 0.6730
epoch 6/10
60000/60000 [******************************] - 2s 38us/step - loss: 5.2511 - acc: 0.6740
epoch 7/10
60000/60000 [******************************] - 2s 38us/step - loss: 5.2200 - acc: 0.6758
epoch 8/10
60000/60000 [******************************] - 2s 38us/step - loss: 5.2329 - acc: 0.6751
epoch 9/10
60000/60000 [******************************] - 2s 37us/step - loss: 5.2335 - acc: 0.6750
epoch 10/10
60000/60000 [******************************] - 2s 37us/step - loss: 5.2414 - acc: 0.6746
'''
訓練完後，直接用於**：
test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels)
print
('test_acc: '
, test_acc)
'''10000/10000 [******************************] - 1s 52us/step
test_acc: 0.6772
'''
end.
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