DL WITH PY系統學習(第2章)

2021-09-20 01:29:19 字數 3143 閱讀 7406

1、第乙個dl例子;

2、tensor和tensor操作;

3、dl如何通過逆向傳播和梯度下降達到學習目的。

2.1 輸入資料集的格式

from keras.datasets

import mnist

(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()

print(

'train_image_shape',train_images.shape)

print(

'train_labels_len',

len(train_labels))

print(

'train_labels',train_labels)

2.2訓練網路結構

network = models.sequential()

network.add(layers.dense(

512,

activation =

'relu',

input_shape = (

28*28,)))

network.add(layers.dense(

10,activation=

'softmax'))

layers(層)是訓練網路的最基本組成部分,它讀入資料,輸出對於結果來說更有用的結果。

我們這裡建立的層是全連線層,注意這裡的input_shape用了(28*28,)這種表示方式。最後輸出的結果是10選1的結果。

2.3編譯模型

network.compile(

optimizer=

'rmaprop',

loss=

'categorical_crossentropy',

metrics=[

'accuracy'])

下一步,為了讓dl能夠開始訓練,我們還需要額外的3個構建:

乙個損失函式(a loss function)—用於計算系統訓練的準確效果;

乙個優化函式(an optimizer)—用於定義優化方法;

在訓練的時候的度量—一般都是acc。

2.4處理資料集

在之前的讀入的資料中,儲存在類似(60000,28,28)這樣的結構中,不方便處理,這裡進行轉換

train_images = train_images.reshape((

60000,

28*28))

train_images = train_images.astype(

'float32')/

255test_images = test_images.reshape((

10000,

28*28))

test_images = test_images.astype(

'float32')/

255一方面是reshape,另一方面是轉換成float32結構。這兩個都是非常常見的操作。

2.5進行one_hot處理

from keras.utils

import to_categorical

train_labels = to_categorical(train_labels)

test_labels = to_categorical(test_labels)

變成這樣:

2.6 現在就嘗試訓練

network.fit(train_images,train_labels,

epochs=

5,batch_size=

128)

回顧一下這裡輸入模型的資料

rain_images 是數量*(長*寬)

train_labes 是onehot格式。這兩個部分首先要清楚。

並且進行最後的驗證

test_loss,test_acc = network.evaluate(test_images,test_labels)

注意,即使是這裡的這些非常簡單的函式和資料,如果沒有gpu的支援,也可能是需要較長時間才能夠執行的。

2.7 什麼是tensor

經常看見的tensor這個詞,所謂tensor,就是資料的容器(a container for data)

比如np.array(12)就是乙個0d tensor

np.array([12,3,6,14])乙個列表,就是乙個1d tensor

np.array([12,3,6,14],

[6,79,35,1],

[7,80,4,36,2] )

乙個列表的組合,就是乙個2d tensor

再往上堆,就是3d tensor,也是比較好理解的

2.8  tensor的組成

主要包括3個部分

維度(rank)比如3d tensor顯而易見就是3d的                     對應ndim

形狀(shape)也就是具體填充tensor裡面的具體內容       對於shape

種類(data type) float32 或者 float64之類                        對於dtype

具體列印乙個資料

import matplotlib.pyplot

as plt

digit = train_images[

3]plt.imshow(digit,

cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

這裡這個兩次show令人印象深刻。

2.9實際情況下的影象儲存

一套256*256的128 gray的集可以儲存在(128,256,256,1)的4d tensor中;而一套同樣大小的彩色影象可以保持在(128,256,256,3)的tensor中。

如果是video data,往往必須是5維資料。

來自為知筆記(wiz)

目前方向:影象拼接融合、影象識別 ****:[email protected]

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