用Keras搭建神经网络 简单模版(一)——Regressor 回归
首先需要下载Keras,可以看到我用的是TensorFlow 的backend
自己构建虚拟数据,x是-1到1之间的数,y为0.5*x+2,可视化出来
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性
from keras.models import Sequential#按层
from keras.layers import Dense#全连接层
import matplotlib.pyplot as plt #creat some data
X = np.linspace(-1,1,200) #200个x,-1到1之间
np.random.shuffle(X) #randomize the data
Y = 0.5*X +2 + np.random.normal(0,0.05,(200,))
#plot data
plt.scatter(X,Y)
plt.show
X_train,Y_train= X[:160],Y[:160]#160个
X_test,Y_test = X[160:], Y[160:]#40个
接下来搭建1层神经网络
#build a neural network from the 1st layer to the the last layer
model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=1,input_dim=1))#加一层 #choose loss function and optimizing method
#mse方差
model.compile(loss='mse',optimizer='sgd')
最后,训练测试,输出结果
#training
print("Training~~~~~~~~")
for step in range(301):
cost = model.train_on_batch(X_train,Y_train)#一批一批的数据,这里一批选择全部数据
if step %100==0:
print('train cost:',cost) #test
print('\nTesting~~~~~~~~')
cost = model.evaluate(X_test,Y_test,batch_size=40)
print('test cost:',cost)
W,b = model.layers[0].get_weights()
print('Weights=',W,'\nbiases=',b) #plotting the prediction
Y_pred =model.predict(X_test)
plt.scatter(X_test,Y_test)
plt.plot(X_test,Y_pred)
输出结果
用Keras搭建神经网络 简单模版(一)——Regressor 回归的更多相关文章
- 用Keras搭建神经网络 简单模版(六)——Autoencoder 自编码
import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Mo ...
- 用Keras搭建神经网络 简单模版(二)——Classifier分类(手写数字识别)
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.d ...
- 用Keras搭建神经网络 简单模版(五)——RNN LSTM Regressor 循环神经网络
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) import matplotlib.pyplot as plt from ...
- 用Keras搭建神经网络 简单模版(三)—— CNN 卷积神经网络(手写数字图片识别)
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.d ...
- 用Keras搭建神经网络 简单模版(四)—— RNN Classifier 循环神经网络(手写数字图片识别)
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist fro ...
- keras搭建神经网络快速入门笔记
之前学习了tensorflow2.0的小伙伴可能会遇到一些问题,就是在读论文中的代码和一些实战项目往往使用keras+tensorflow1.0搭建, 所以本次和大家一起分享keras如何搭建神经网络 ...
- Keras(三)backend 兼容 Regressor 回归 Classifier 分类 原理及实例
backend 兼容 backend,即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras ...
- 深度学习实践系列(3)- 使用Keras搭建notMNIST的神经网络
前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度 ...
- 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络
Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 Ma ...
随机推荐
- ansible 删除路径下的多个文件[收集的参考]
How to delete multiple files / directories in Ansible ansible - find, file modules to delete files a ...
- ESXi6.5中将虚拟机从厚置备转换为精简置备
本文来自:https://blog.csdn.net/wangjingkaibear/article/details/77097041 用ESXi做虚拟化,创建了一个原始虚拟机并安装好系统做好基本设置 ...
- php 给对象动态增加属性 及子类继承父类的构造方法
<?php error_reporting(-1); ini_set('display_errors','on'); class A { public $a = 'hello'; public ...
- 隔行扫瞄/逐行扫瞄的介绍(Interlaced / Progressive)
隔行扫瞄/逐行扫瞄的介绍(Interlaced / Progressive) 本篇不是着重在理论说明, 而是实际验証结果的分享, 所以只简略解释何谓交错与非交错, 请参考如后. 交错扫瞄(隔行扫瞄 ...
- OO面向对象 课程总结
测试与正确性论证的效果差差异 测试和正确性论证都是对程序进行可靠性的验证. 测试: IEEE提出了对软件测试的定义:使用人工或者自动的手段来运行或测定某个系统的过程,其目的在于检验它是否满足规定的需求 ...
- MySQLzip压缩文件格式安装教程
MySQL是一个小巧玲珑但功能强大的数据库,目前十分流行.但是官网给出的安装包有两种格式,一个是msi格式,一个是zip格式的.很多人下了zip格式的解压发现没有setup.exe,面对一堆文件一头雾 ...
- Wiz写Blog? 不会再爱了,全面拥抱Markdown+Pandoc
Wiz写Blog? 不会再爱了,全面拥抱Markdown+Pandoc 文章转载自 http://iout.in/archives/454.html 我们为什么写作? 自从人们开始写作,写作便是记录. ...
- VC++ 6.0 C8051F340 USB 通信 CAN 数据解析
// HelloWorld.cpp : Defines the entry point for the console application. // /*********************** ...
- linux-*.filetype.bz2 unzip
how to unzip *.bz2 file? wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 unzip ...
- Java工具创建密钥库,用于Unity 3D打包、签名、发布
Java工具创建密钥库 本文提供全流程,中文翻译.Chinar坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新! ...