Keras简单使用
Keras简单使用
在keras中建立模型
相对于自己写机器学习相关的函数,keras更能快速搭建模型,流程如下:
通过调用下面的函数创建模型
通过调用
model.compile(optimizer = "...", loss = "...", metrics = ["accuracy"])
编译模型通过调用
model.fit(x = ..., y = ..., epochs = ..., batch_size = ...)
在训练集上训练模型通过调用
model.evaluate(x = ..., y = ...)
在测试集上测试模型
如果你想查阅更多有关model.compile()
, model.fit()
, model.evaluate()
的信息和它们的参数, 请参考官方文档 Keras documentation.
代码如下:
def model(input_shape):
# Define the input placeholder as a tensor with shape input_shape. Think of this as your input image!
X_input = Input(input_shape)
# Zero-Padding: pads the border of X_input with zeroes
X = ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
# CONV -> BN -> RELU Block applied to X
X = Conv2D(32, (7, 7), strides = (1, 1), name = 'conv0')(X)
X = BatchNormalization(axis = 3, name = 'bn0')(X)
X = Activation('relu')(X)
# MAXPOOL
X = MaxPooling2D((2, 2), name='max_pool')(X)
# FLATTEN X (means convert it to a vector) + FULLYCONNECTED
X = Flatten()(X)
X = Dense(1, activation='sigmoid', name='fc')(X)
# Create model. This creates your Keras model instance, you'll use this instance to train/test the model.
model = Model(inputs = X_input, outputs = X, name='HappyModel')
return model
step 1:
happyModel = HappyModel(X_train.shape[1:]) # 只保留一个例子
step 2:
happyModel.compile(optimizer = 'sgd', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
step 3:
happyModel.fit(x = X_train,y = Y_train, epochs = 5, batch_size = 16)
step 4:
preds = happyModel.evaluate(x = X_test, y = Y_test)
# preds[0] = Loss
# preds[1] = Test Accuracy
此时,模型参数均已确定,可用来测试自己的图片
测试自己的图片
1 img_path = 'your picture path'
2 img = image.load_img(img_path, target_size=(64, 64))
3 imshow(img)
4
5 x = image.img_to_array(img)
6 x = np.expand_dims(x, axis=0)
7 x = preprocess_input(x)
8
9 print(happyModel.predict(x))
一些有用的函数(持续更新)
happyModel.summary()
:统计并打印如下内容plot_model()
画出流程图plot_model(happyModel, to_file='HappyModel.png')
SVG(model_to_dot(happyModel).create(prog='dot', format='svg'))
Keras简单使用的更多相关文章
- 『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零:开篇简介与环境准备
此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出 ...
- 转:fastText原理及实践(达观数据王江)
http://www.52nlp.cn/fasttext 1条回复 本文首先会介绍一些预备知识,比如softmax.ngram等,然后简单介绍word2vec原理,之后来讲解fastText的原理,并 ...
- keras实现简单性别识别(二分类问题)
keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow 1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras 2.0.8 opencv-p ...
- keras实现简单CNN人脸关键点检测
用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow 1.4.0 h5py ...
- Keras 实现一个简单GAN
Keras 实现一个简单GAN 代码中需提供: Loss Function 参见Keras 或者 Tensorflow 文档 model_param_matrix 反向调整的模型参数/参数矩阵 ...
- Keras实现简单BP神经网络
BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 tr ...
- Keras上实现简单线性回归模型
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-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/marsjhao/article/detai ...
- Keras如何构造简单的CNN网络
1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,da ...
- (六) Keras 模型保存和RNN简单应用
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 RNN用于图 ...
随机推荐
- 【Linux】Vi中的各种命令
Ctrl+u:向文件首翻半屏: Ctrl+d:向文件尾翻半屏: Ctrl+f:向文件尾翻一屏: Ctrl+b:向文件首翻一屏: Esc:从编辑模式切换到命令模式: ZZ:命令模式下保存当前文件所做的修 ...
- 08--C++拷贝构造函数详解
C++拷贝构造函数详解 一. 什么是拷贝构造函数 首先对于普通类型的对象来说,它们之间的复制是很简单的,例如: [c-sharp] view plain copy int a = 100; int b ...
- 【sqli-labs】 less38 GET -Stacked Query Injection -String based (GET型堆叠查询字符型注入)
这个直接用union select就可以 http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-38/?id=0' union select 1,2,3%23 看一 ...
- servlet向浏览器输出信息
package com.aaa.servlet; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebS ...
- BZOJ [Poi2000]病毒 AC自动机_DFS_细节
Code: #include<bits/stdc++.h> #define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) # ...
- vue,基础整理,夯实基础,为进阶打基础
把基础部分,再次系统的了解一遍,整理成文档.
- luogu 2483 K短路 (可持久化左偏树)
题面: 题目大意:给你一张有向图,求1到n的第k短路 $K$短路模板题 假设整个图的边集为$G$ 首先建出以点$n$为根的,沿反向边跑的最短路树,设这些边构成了边集$T$ 那么每个点沿着树边走到点$n ...
- 亚马逊免费服务器搭建Discuz!论坛过程(二)
1: 登录服务器 在实例页面,点击连接连接,按照如下步骤,即可登录服务器. 登录成功之后,如下所示.你就可以随意玩耍了. 2: 系统优化 证书登录当然安全,但是不太方便并且麻烦,本人还是习惯用户名密 ...
- 彻底弄清楚session是什么?
搬运自博主xueqinna的CSDN博客,根据自己的理解修改了部分内容,介意者请前往原博主博客看原文. 今天就来彻底的学一下session是个啥,作者罗列了几个要点:1.session 是啥?2.怎么 ...
- NLP问题特征表达基础 - 语言模型(Language Model)发展演化历程讨论
1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发 ...