模型训练好后，就可以使用测试数据评估模型的性能。score=model.evaluate(X_test,Y_test,verbose=0)到此为止，我们已经完成了一个完整的Keras应用。进一步了解Keras，可参考更多Keras例子。下面是本教程的完整代码：#Keras导入库与模块importnumpyasnpnp....

训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。model.fit(X_train,Y_train,batch_size=32,nb_epoch=10,verbose=1)#Epoch1/10#7744/60000[==>.....

接下来编译模型。在编译模型时，设置损失函数与优化器。model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])Keras有多种损失函数和开箱即用的优化器可供选择。...

接下来定义神经网络模型架构。在实际的研发工作中，模型架构研究是主要工作。当你刚刚开始时，可以从学术论文中复制经过验证的架构，或者使用现有的示例，Keras中的示例网址。首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来，声明输入层:model.add(Convolution2D(32,...

让我们看看分类标签数据:print(y_train.shape)#(60000,)print(y_train[:10])#[5041921314]可以看到，这是一个一位数组，包含了训练数据集对应的标签。在Keras中，模型训练时，需要把分类标签数据转换为类似位图的矩阵，例如y_train前面10个值是：[5041921...

首先需要调整数据集的形状，让其包含图像的位深信息。打印原始数据集的形状：>>>print(X_train.shape)(60000,28,28)可以看到并没有包含图像的位深信息。MNIST是灰度图像，位深为1，我们将数据集从形状(n，宽度，高度)转换为(n，位深，宽度，高度)。ifK.image_da...

MNIST是一个经典的深度学习和计算机视觉的数据集，里面包含了0-9的手写数字图片，开发人员可使用此数据集来训练和测试神经网络，训练后的神经网络可以识别手写数字。Keras库已经包含了这个数据集，可以从Keras库中加载:fromkeras.datasetsimportmnist#将预打乱的MNIST数据加载到训练和测...

让我们从导入numpy开始，并为计算机的伪随机数生成器设置一个种子，相同种子可以产生同系列的随机数。importnumpyasnpnp.random.seed(123)#种子相同，随机数产生可以重现接下来，将从Keras导入Sequential模型类型。这是一个简单的线性神经网络层的栈，它非常适合本教程将构建的前馈CN...

我们使用主流的TensorFlow作为Keras的底层实现。Keras需要依赖下面的库，确保电脑上已经安装:Python3NumPySciPyMatplotlibTensorFlow检查一下是否安装正确:命令行上输入:>pythonPython3.7.3(v3.7.3:ef4ec6ed12,Mar252019,2...

可以使用plt.savefig()函数将图形保存到png文件中。示例#保存图形plt.savefig("foo.png")#保存为透明图像plt.savefig("foo.png",transparent=True)示例#导入PdfPagesfrommatplotlib.backends.backend_pdfimpo...

各位看官们，大家好。上一回中咱们说的是DIYcat命令的样例。这一回咱们说的样例是：DIYls命令续。闲话休提，言归正转。让我们一起talkC栗子吧！我们在前面的章回中DIY过ls命令。时间不长，相信大家还有印象。咱们今天是对前面章回的补充。主要是对ls命令进行了扩展。使其在原来的基础上又能够支持l參数。我们新添加了对...

置顶 2019-08-2523:03:44 廖佳才 阅读数207更多分类专栏： 深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/lia...