一.使用pip安装好tensorflow 二.使用pip安装好Keras 三.构建过程: 1 导入数据 2 定义模型 3 编译模型 4 训练模型 5 测试模型 6 写出程序 1.导入数据 使用皮马人糖尿病数据集(Pima Indians onset of diabetes)(自行百度,google下载数据集) 数据集的内容是皮马人的医疗记录,以及过去5年内是否有糖尿病.所有的数据都是数字,问题是(是否有糖尿病是1或0),是二分类问题.数据的数量级不同,有8个属性: 怀孕次数 2小时口服葡萄糖耐量…

//2019.07.29-301.Keras 是提供一些高度可用神经网络框架的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano . 2.Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因:(1)轻量级和快速开发:Keras的目的是在消除样板代码.几行Keras代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能.你也可以很轻松的实现 CNN和RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GPU 上面.(2)框架…

import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input import matplotlib.pyplot as plt (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.asty…

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. 当然这里也有tensorflow2.0的链接哦----->>>>点我进入 keras搭建神经网络快速入门笔记目录如下: 1.构建基本简单网络实现线性回归 2.构建基本网络实现非线性回归 3.简单实现Mnist数据集分类 4.交叉熵的介绍和应用 5.Dropout剪枝操作的应用 6.…

关于Keras:Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行. 使用一下命令安装: pip install keras 在Keras实施深度学习的步骤 加载数据. 定义模型. 编译模型. 拟合模型. 评估模型. 使用Dense类描述完全连接的层. 我们可以指定层中神经元的数量作为第一个参数,将初始化方法指定为第二个参数作为init,并使用激活参数确定激活函数. 既然定义了模型,我们就可以编译它. 编译模型使用封面下的高效数字库…

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,YEARLY from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc #import matplotlib import tushare as ts import pandas as pd import matplotlib.pyplot a…

卷积神经网络的结构我随意设了一个. 结构大概是下面这个样子: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 从文件夹图像与标签文件…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation#全连接层 import ma…