1 #設(shè)置隨機(jī)種子 2 seed = 7 3 numpy.random.seed(seed) 4 5 #加載數(shù)據(jù) 6 (X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data() 7 #print(X_train.shape[0]) 8 9 #數(shù)據(jù)集是3維的向量（instance length,width,height).對于多層感知機(jī)，模型的輸入是二維的向量，因此這里需要將數(shù)據(jù)集reshape，即將28*28的向量轉(zhuǎn)成784長度的數(shù)組。可以用numpy的reshape函數(shù)輕松實(shí)現(xiàn)這個過程。 10 num_pixels = X_train.shape[1] * X_train.shape[2] 11 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],num_pixels).astype('float32') 12 X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0],num_pixels).astype('float32') 13 14 #給定的像素的灰度值在0-255，為了使模型的訓(xùn)練效果更好，通常將數(shù)值歸一化映射到0-1 15 X_train = X_train / 255 16 X_test = X_test / 255 17 # one hot encoding 18 y_train = np_utils.to_categorical(y_train) 19 y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 20 num_classes = y_test.shape[1] 21 22 # 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型了，創(chuàng)建一個函數(shù)，建立含有一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23 def baseline_model(): 24 model = Sequential() # 建立一個Sequential模型,然后一層一層加入神經(jīng)元 25 # 第一步是確定輸入層的數(shù)目正確：在創(chuàng)建模型時(shí)用input_dim參數(shù)確定。例如，有784個個輸入變量，就設(shè)成num_pixels。 26 #全連接層用Dense類定義：第一個參數(shù)是本層神經(jīng)元個數(shù)，然后是初始化方式和激活函數(shù)。這里的初始化方法是0到0.05的連續(xù)型均勻分布（uniform），Keras的默認(rèn)方法也是這個。也可以用高斯分布進(jìn)行初始化（normal）。 27 # 具體定義參考：https://cnbeining.github.io/deep-learning-with-python-cn/3-multi-layer-perceptrons/ch7-develop-your-first-neural-network-with-keras.html 28 model.add(Dense(num_pixels,input_dim=num_pixels,kernel_initializer='normal',activation='relu')) 29 model.add(Dense(num_classes,kernel_initializer='normal',activation='softmax')) 30 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) 31 return model 32 33 model = baseline_model() 34 #model.fit() 函數(shù)每個參數(shù)的意義參考：https://blog.csdn.net/a1111h/article/details/82148497 35 model.fit(X_train,y_train,validation_data=(X_test,y_test),epochs=10,batch_size=200,verbose=2) 36 # 1、模型概括打印 37 model.summary() 38 39 scores = model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) #model.evaluate 返回計(jì)算誤差和準(zhǔn)確率 40 print(scores) 41 print("Base Error:%.2f%%"%(100-scores[1]*100))

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/david2018098/p/10585856.html

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

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