Keras實現卷積神經網路

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2"""
3created on sun jan 20 11:25:29 201945
@author: zhen
6"""78
import
numpy as np
9from keras.datasets import
mnist
10from keras.models import
sequential
11from keras.layers import
dense
12from keras.layers import
dropout
13from keras.layers import
flatten
14from keras.layers.convolutional import
conv2d
15from keras.layers.convolutional import
maxpooling2d
1617
#載入資料
18 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data("
../test_data_home")
19#轉化訓練資料為四維張量形式
20 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype("
float32")
21 x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype("
float32")
22#歸一化23 x_train /= 255
24 x_test /= 255
2526
#轉化為one hot 編碼
27def
to_one_hot(y):
28 y_one_hot = np.zeros(10) #
生成全零向量
29 y_one_hot[y] = 1
30return
y_one_hot
3132
#重置標籤
33 y_train_one_hot = np.array([to_one_hot(y_train[i]) for i in
range(len(y_train))])
34 y_test_one_hot = np.array([to_one_hot(y_test[i]) for i in
range(len(y_test))])35#
搭建卷積神經網路
36 model =sequential()
37 model.add(conv2d(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='
same
', input_shape=(28, 28, 1), 
38 activation='
relu'))
39#新增最大池化層
40 model.add(maxpooling2d(pool_size=(2, 2)))41#
新增dropout層
42 model.add(dropout(0.2))43#
構建深度網路
44 model.add(conv2d(64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='
same
', activation='
relu'))
45 model.add(maxpooling2d(pool_size=(2, 2)))
46 model.add(dropout(0.2))
47 model.add(conv2d(128, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='
same
', activation='
relu'))
48 model.add(maxpooling2d(pool_size=(2, 2)))
49 model.add(dropout(0.2))50#
展開51
model.add(flatten())52#
構造全連線層
53 model.add(dense(128, activation='
relu'))
54 model.add(dense(64, activation='
relu'))
55 model.add(dense(32, activation='
relu'))
56 model.add(dense(10, activation='
softmax'))
57#定義損失函式
58 model.compile(loss='
categorical_crossentropy
', optimizer='
adagrad',
59 metrics=['
accuracy'])
60#訓練61 model.fit(x_train, y_train_one_hot, validation_data=(x_test, y_test_one_hot),
62 epochs=2, batch_size=128)63#
評估64
#verbose : 0表示不顯示資料,1表示顯示進度
65 scores = model.evaluate(x_test, y_test_one_hot, verbose=0)
66print(scores)

Keras 2 3 keras實現卷積神經網路

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