Keras搭建Classifier分類神經網路

2021-09-13 20:05:18 字數 2052 閱讀 2613

剛剛開始學習keras，就在這裡記錄一下學習過程啦。

本文為在keras環境下搭建classifier分類神經網路，並進行mnist手寫字元的識別。

keras文件：

from keras.utils import np_utils


from keras.models import sequential


from keras.layers import dense,activation


from keras.optimizers import rmsprop


from keras.datasets import mnist


(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
對x_data進行標準化，將每個pixel控制在0-1之間：

x_train=x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255         #x_data轉換成60000*784個資料集


x_test=x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255
類別0-9轉換為二進位制的形式（長度為10），即one_hot編碼，方便後期的訓練：

y_train=np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)  


y_test=np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)
使用sequential構建神經網路，依次加入每乙個神經層：
model=sequential([   


dense(32,input_dim=784), #input_dim即為28* 28=784，output_dim為32，即傳出來只有32個feature


activation('relu'), #變成非線性化的資料


dense(10), #input即為上一層的output，故定義output_dim是10個feature就可以


activation('softmax') #使用softmax進行分類處理


])
定義優化器optimizer：

rmsprop優化器通常是面對遞迴神經網路時的乙個良好選擇。

rmsprop=rmsprop(lr=0.001,rho=0.9,epsilon=1e-08,decay=0.0)
compile：
model.compile(                           #啟用model


optimizer=rmsprop, #若是要使用預設的引數，即optimizer=『rmsprop'即可


loss='categorical_crossentropy', #crossentropy協方差


metrics=['accuracy'])


print('training begin..')


model.fit(x_train,y_train,epochs=2,batch_size=32) #使用fit功能來training；epochs表示訓練的輪數；


#batch_size表示進行梯度下降時每個batch包含的樣本數，即每次用32個資料進行訓練


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