# keras
# Autoencoder 自编码非监督学习
# keras的函数Model结构 (非序列化Sequential)
# 训练模型
# mnist数据集
# 聚类 https://www.bilibili.com/video/av31910829?t=115 准备工作,array ——》 numpy ; plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np a = [[1, 2]]
a = np.array(a) c = a[:, 0]
b = a[:, 1] print(c, b)
print(a.shape) plt.scatter(c, b)
plt.show()

 # coding:utf-8

 import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
import matplotlib.pyplot as plt '''
1st 加载数据集 x (60000, 28, 28) y (10000, 1)
'''
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据处理-归一化 转 浮点 , 不需要标签
x_train = x_train.astype('float32')/255.0
x_test = x_test.astype('float32')/255.0
# reshape 数据形状 适用于dense层,是input需要的
x_train = x_train.reshape(-1, 784)
x_test = x_test.reshape(-1, 784) '''
2nd encoded & decoded
'''
# 定义encoding终极维度
encoding_dim = 4 # 因为我们输出的时候, 需要一个二维坐标,二维坐标只有两个值. 高维无法可视化 # 定义输入层input可以接受的数据shape,类似TensorFlow 的placeholder
input_img = Input(shape=(784,)) # 定义编码层 这里是把数据从大维度降低到小维度 如28*28或784 降低到2个维度
# 特别注意 keras 这次用API函数模式构建网络层 # ***第一层编码***
encoded = Dense(units=128, activation='relu')(input_img)
# ***第二层编码***
encoded = Dense(units=64, activation='relu')(encoded) # 后面的encoded是第一层的
# ***第三层编码***
encoded = Dense(units=32, activation='relu')(encoded) # 后面的encoded是第2层的
# ***第四层编码***(终极输出)和前面终极维度相对应 encoding_dim = 2,并给出解码层
encoded_output = Dense(units=encoding_dim)(encoded) # 这里up主少了(encoded) # ***可以输出结果 如果我想的话 2个维度结果*** 改为4个维度 2*2 # 定义解码层
# ***第一层解码***
decoded = Dense(units=32, activation='relu')(encoded_output)
# ***第二层解码***
decoded = Dense(units=64, activation='relu')(decoded)
# ***第三层解码***
decoded = Dense(units=128, activation='relu')(decoded)
# ***第四层解码***
decoded = Dense(units=784, activation='tanh')(decoded) '''
3rd autoencoder
''' # 构建自动编码模型结构
autoencoder = Model(inputs=input_img, outputs=decoded) # 构建编码模型结构
encoder = Model(inputs=input_img, outputs=encoded_output) # 编译模型 autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') # mean square err
# adam可以实例化,自行改参数 # 训练
autoencoder.fit(
x=x_train,
y=x_train, # 非监督学习,比的不是label,而是自己
epochs=20,
batch_size=512,
shuffle=True, # 每个训练的epoch完成后,数据打乱每次结构 1 2 3 4 5 6 7 8 9这样的顺序会被打乱
) # 打印结果
encoded_img = encoder.predict(x_test) plt.scatter(x=encoded_img[:, 0], y=encoded_img[:, 1], c=y_test, s=3) # y_test唯一用的地方
plt.show() # 打印三个图对比 decoded_img = autoencoder.predict(x_test[1].reshape(1, 784))
encoded_img = encoder.predict(x_test[1].reshape(1, 784)) plt.figure(1)
plt.imshow(decoded_img[0].reshape(28, 28))
plt.figure(2)
plt.imshow(encoded_img[0].reshape(2, 2))
plt.figure(3)
plt.imshow(x_test[1].reshape(28, 28))
plt.show()

运行结果,省略前面的epoch。

D:\Anaconda3\envs\tf\python.exe D:/adevelop/keras/autoencoder/ancoder.py
Using TensorFlow backend.
Epoch 1/20
2018-12-20 21:10:36.415134: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
2018-12-20 21:10:36.589254: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1432] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1060 6GB major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.7845
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 6.00GiB freeMemory: 4.97GiB
2018-12-20 21:10:36.589537: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1511] Adding visible gpu devices: 0
2018-12-20 21:10:36.928535: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-12-20 21:10:36.928694: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:988] 0
2018-12-20 21:10:36.928783: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1001] 0: N
2018-12-20 21:10:36.928967: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 4720 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1060 6GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) .......
512/60000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.0291
5120/60000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0296
9728/60000 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0298
14336/60000 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0298
19456/60000 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0297
24064/60000 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0296
28672/60000 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0297
33280/60000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.0297
38400/60000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0297
43008/60000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0297
47616/60000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0297
52224/60000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0298
56832/60000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0297
60000/60000 [==============================] - 1s 11us/step - loss: 0.0297 Process finished with exit code 0

保存以及测试:终极编码

autoencoder.save('autoencoder.h5')

ex_img1 = Image.open('../mnist/4.png')
ex_img2 = Image.open('../mnist/7.jpg') ex_img1 = np.array(ex_img1)
ex_img2 = np.array(ex_img2) encoded_img1 = encoder.predict(ex_img1.reshape(1, 784))
encoded_img2 = encoder.predict(ex_img2.reshape(1, 784)) print(encoded_img1)
print(encoded_img2)

运行结果:

  512/60000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.0293
5632/60000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0299
10752/60000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0299
15360/60000 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0298
19968/60000 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0298
25088/60000 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0298
30208/60000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0299
34816/60000 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0299
39424/60000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0299
44544/60000 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0299
49664/60000 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0299
54784/60000 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0299
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0299
60000/60000 [==============================] - 1s 11us/step - loss: 0.0299 [[ 851.9073 -2038.2947 1888.9907 -3720.866 ]]
[[ 462.43057 -2609.475 2269.1575 -5579.742 ]]
												

keras03 Aotuencoder 非监督学习 第一个自编码程序的更多相关文章

  1. Standford机器学习 聚类算法(clustering)和非监督学习(unsupervised Learning)

    聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的 ...

  2. Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析

    Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感 ...

  3. 如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)

    监督学习:简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之 ...

  4. 5.1_非监督学习之sckit-learn

    非监督学习之k-means K-means通常被称为劳埃德算法,这在数据聚类中是最经典的,也是相对容易理解的模型.算法执行的过程分为4个阶段. 1.首先,随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心. ...

  5. Machine Learning——Unsupervised Learning(机器学习之非监督学习)

    前面,我们提到了监督学习,在机器学习中,与之对应的是非监督学习.无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构.因为提供给学习者的实例是未标记的,因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案 ...

  6. k-means 非监督学习聚类算法

    非监督学习 非监督学习没有历史样本数据和标签,直接对数据分析或得结果. k-means 使用 >>> from sklearn.cluster import KMeans >& ...

  7. 监督学习&非监督学习

    监督学习 1 - 3 - Supervised Learning  在监督学习中,数据集中的每个例子,算法将预测得到例子的""正确答案"",像房子的价格,或者溜 ...

  8. 【学习笔记】非监督学习-k-means

    目录 k-means k-means API k-means对Instacart Market用户聚类 Kmeans性能评估指标 Kmeans性能评估指标API Kmeans总结 无监督学习,顾名思义 ...

  9. 数学模型:3.非监督学习--聚类分析 和K-means聚类

    1. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群 ...

随机推荐

  1. 使用 coverlet 查看.NET Core应用的测试覆盖率

    代码覆盖(Code coverage)是软件测试中的一种度量,描述程式中源代码被测试的比例和程度,所得比例称为代码覆盖率. Visual Studio 2017的企业版可以直接查看测试的代码覆盖率, ...

  2. .NET Core微服务之基于Ocelot实现API网关服务(续)

    Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.负载均衡与请求缓存 1.1 负载均衡 为了验证负载均衡,这里我们配置了两个Consul Client节点,其中ClientServic ...

  3. Jenkins高级用法 - Pipeline 安装

    一.总体介绍 总体介绍内容摘自 玩转Jenkins Pipeline(大宝鱼) 1.核心概念 Pipeline,简而言之,就是一套运行于Jenkins上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的 ...

  4. C# Lambda表达式和linq表达式 之 匿名对象查询接收

    很多小伙伴都用过Lambda表达式和linq表达式,用起来也得心应手,但是有的小伙伴 对匿名对象的查询与接收比较迷茫,(没有定义相应的实体),怎么在where()里面进行 条件筛选呢?常规用法我就不说 ...

  5. Spring学习(零):我们为什么要学习Spring

    序言 通过使用Spring的IoC容器,可以对这些耦合关系(对Java代码而言)实现一个简单的文本化的操作:即是说通过一个或几个XML文文件,我们就可以方便的对应用对象的耦合关系进行浏览.修改和维护, ...

  6. 深入理解 Python 中的上下文管理器

    提示:前面的内容较为基础,重点知识在后半段. with 这个关键字,对于每一学习Python的人,都不会陌生. 操作文本对象的时候,几乎所有的人都会让我们要用 with open ,这就是一个上下文管 ...

  7. JS里charCodeAt()和fromCharCode()方法拓展应用:加密与解密

    JS实现客户端的网页加密解密技术,可用作选择性隐蔽展示.当然客户端的加密安全度是不能与服务器相提并论,肯定不能用于密码这类内容的加密,但对于一般级别的内容用作展示已经够了. JS加密与解密的解决方案有 ...

  8. 005. [转] SSH端口转发

    玩转SSH端口转发 SSH有三种端口转发模式,本地端口转发(Local Port Forwarding),远程端口转发(Remote Port Forwarding)以及动态端口转发(Dynamic ...

  9. css文字超出一行用点表示

    1,css超出一行用点表示 white-space:nowrap; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; 2,css超出二行用点表示 overflow:hi ...

  10. C# 文件绝对路径与相对路径的转换

    class Program { const string CONFIG_PATH = @"C:\SoftWare\Config.xml"; const string IMAGE_P ...