keras构建神经网络

第一步选择模型

序贯模型或函数式模型

from keras.models import Sequential  
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation  
from keras.optimizers import SGD  
from keras.datasets import mnist  
import numpy 
model = Sequential()#模型

第二步构建网络层

输入层，隐藏层，输出层
包括的函数：激活函数，正则项，约束项，初始化方法

model.add(Dense(500,input_shape=(784,))) # 输入层，28*28=784  
model.add(Activation('tanh')) # 激活函数是tanh  
model.add(Dropout(0.5)) # 采用50%的dropout

model.add(Dense(500)) # 隐藏层节点500个  
model.add(Activation('tanh'))  
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(10)) # 输出结果是10个类别，所以维度是10  
model.add(Activation('softmax')) # 最后一层用softmax作为激活函数

(1)Dense(500,input_shape=(784,)))
dense属于网络层
500是输出的维度，完整是（，500）即输出n个500维的数据流
784是输入维度，完整是（，784）

第三步编译

优化函数，损失函数，性能评估

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) # 优化函数，设定学习率（lr）等参数  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, class_mode='categorical') # 使用交叉熵作为loss函数

第四步：训练

.fit的一些参数
batch_size：对总的样本数进行分组，每组包含的样本数量
epochs ：训练次数
shuffle：是否把数据随机打乱之后再进行训练
validation_split：拿出百分之多少用来做交叉验证
verbose：屏显模式 0：不输出 1：输出进度 2：输出每次的训练结果

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 使用Keras自带的mnist工具读取数据（第一次需要联网）
# 由于mist的输入数据维度是(num, 28, 28)，这里需要把后面的维度直接拼起来变成784维  
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1] * X_train.shape[2]) 
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1] * X_test.shape[2])  
Y_train = (numpy.arange(10) == y_train[:, None]).astype(int) 
Y_test = (numpy.arange(10) == y_test[:, None]).astype(int)

model.fit(X_train,Y_train,batch_size=200,epochs=50,shuffle=True,verbose=0,validation_split=0.3)
model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=200, verbose=0)

第五步输出

print("test set")
scores = model.evaluate(X_test,Y_test,batch_size=200,verbose=0)
print("")
print("The test loss is %f" % scores)
result = model.predict(X_test,batch_size=200,verbose=0)

result_max = numpy.argmax(result, axis = 1)
test_max = numpy.argmax(Y_test, axis = 1)

result_bool = numpy.equal(result_max, test_max)
true_num = numpy.sum(result_bool)
print("")
print("The accuracy of the model is %f" % (true_num/len(result_bool)))