Keras ⸺ это высокоуровневая библиотека для глубокого обучения, написанная на Python. Она обеспечивает простой и интуитивно понятный API для создания и обучения нейронных сетей. Keras известен своей гибкостью, легкостью использования и совместимостью с различными бэкендами, включая TensorFlow, CNTK и Theano.
В этой статье мы рассмотрим пошаговое руководство по созданию простой нейронной сети с использованием Keras для решения задачи классификации. Мы будем использовать набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9. https://compsch.com/
1. Установка и импорт необходимых библиотек
Прежде всего, нам нужно установить Keras и необходимые библиотеки. Для этого мы используем pip⁚
bash
pip install keras tensorflow
После установки мы импортируем необходимые библиотеки⁚
python
from keras;datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils
2. Загрузка и подготовка данных
Мы загружаем набор данных MNIST с помощью функции mnist.load_data. Данные разделены на обучающую и тестовую выборки⁚
python
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data
Затем мы преобразуем изображения в одномерные массивы и нормализуем значения пикселей⁚
python
X_train = X_train.reshape(60000, 784).astype(‘float32’) / 255
X_test = X_test.reshape(10000, 784).astype(‘float32’) / 255
Используя функцию np_utils.to_categorical, мы преобразуем метки классов в формат one-hot encoding⁚
python
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
3. Создание модели нейронной сети
Мы создаем последовательную модель нейронной сети с помощью Sequential. Модель состоит из двух полносвязных слоев (Dense) с функцией активации ReLU и выходного слоя с функцией активации softmax для классификации⁚
python
model = Sequential
model.add(Dense(units=512, activation=’relu’, input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10, activation=’softmax’))
4. Компиляция модели
Мы компилируем модель, задавая оптимизатор, функцию потерь и метрику для оценки точности⁚
python
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’])
5. Обучение модели
Мы обучаем модель с помощью метода fit, задавая обучающие данные, размер пакета данных и количество эпох⁚
python
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
6. Тестирование модели
После обучения мы оцениваем модель с помощью тестовых данных, чтобы измерить ее производительность⁚
python
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(‘Точность⁚ {}’.format(accuracy))
7. Прогнозирование
Мы можем использовать обученную модель для прогнозирования класса новых изображений⁚
python
predictions = model.predict(X_test)
В этой статье мы рассмотрели основы создания простой нейронной сети с использованием Keras. Мы загрузили набор данных MNIST, подготовили его, создали модель, обучили ее, протестировали и сделали прогнозы. Keras предоставляет мощные и простые в использовании инструменты для глубокого обучения, что делает его идеальным выбором для начинающих и опытных разработчиков.
Для более глубокого погружения в Keras рекомендуем изучить документацию Keras на сайте https://keras.io/. Вы также можете найти множество примеров кода и руководств на GitHub, которые помогут вам освоить Keras и создавать собственные нейронные сети.
