Python 2.x でディープラーニングに keras モジュールを使用する方法

Python 2 でディープ ラーニングに Keras モジュールを使用する方法x

ディープ ラーニングは、人工知能の分野における重要な分野であり、人間の脳のニューラル ネットワークの動作原理をシミュレートし、学習およびトレーニングします。大量のデータを通じて、複雑な問題を解決します。 Keras は、Python コードを基礎となる計算グラフに変換するためのシンプルかつ強力な方法を提供する高レベルのニューラル ネットワーク API です。この記事では、深層学習に Python 2.x の Keras モジュールを使用する方法をコード例とともに説明します。

1. Keras のインストール
   始める前に、まず Keras モジュールをインストールする必要があります。ターミナルを開いて次のコマンドを入力します:

pip install keras

インストールが完了したら、深層学習用の Keras モジュールを導入できます。

2. ニューラル ネットワーク モデルの構築
   Keras をディープ ラーニングに使用する前に、まずニューラル ネットワーク モデルを構築する必要があります。 Keras は、Sequential モデルと Functional モデルという 2 つの主なタイプのモデルを提供します。 Sequential モデルは複数のネットワーク層を順番に積み重ねますが、Functional モデルはより複雑なニューラル ネットワーク構造を構築できます。

Sequential モデルの使用例を見てみましょう:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建 Sequential 模型
model = Sequential()

# 添加第一层输入层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加第二层隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加第三层输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

上記のコードでは、まず Sequential クラスと Dense クラスをインポートします。次に、Sequential モデル オブジェクトを作成します。次に、add メソッドを使用して、入力層、隠れ層、出力層を順番に追加します。このうち、Dense クラスは全結合層を表し、units パラメーターはニューロンの数を表し、activation パラメーターは活性化関数を表します。最後に、model.compile メソッドを使用してモデルをコンパイルします。

3. モデルのコンパイル
   ニューラル ネットワーク モデルを構築した後、model.compile メソッドを使用してモデルをコンパイルする必要があります。コンパイル プロセス中に、損失関数、オプティマイザー、評価インジケーターなどのパラメーターを指定する必要があります。

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

上記のコードでは、損失関数としてクロス エントロピー (カテゴリクロスエントロピー)、オプティマイザーとして確率的勾配降下法 (SGD)、評価指標として精度を選択しました。もちろん、実際のアプリケーションでは、問題の種類や要件に応じて適切なパラメータを選択できます。

4. トレーニング モデル
   モデルをコンパイルした後、model.fit メソッドを使用してモデルをトレーニングできます。モデルをトレーニングするときは、トレーニング データとトレーニング ラベルを入力し、トレーニング ラウンド数やバッチ サイズなどのパラメーターを指定する必要があります。

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

上記のコードでは、train_data と train_labels がそれぞれトレーニング データとトレーニング ラベルを表します。 epochs パラメータはトレーニングのラウンド数を示し、batch_size パラメータは各反復で使用されるトレーニング サンプルの数を示します。

5. 予測と評価
   トレーニング モデルが完了したら、model.predict メソッドを使用して新しいデータを予測できます。

# 预测
predictions = model.predict(test_data)

上記のコードでは、test_data は予測されるデータを表します。予測結果は predictions 変数に保存されます。

さらに、model.evaluate メソッドを使用してモデルを評価することもできます。

# 评估模型
loss_and_metrics = model.evaluate(test_data, test_labels)

上記のコードでは、test_data と test_labels がそれぞれテスト データとテスト ラベルを表します。評価結果は loss_and_metrics 変数に保存されます。

概要
この記事では、Python 2.x でディープ ラーニングに Keras モジュールを使用する方法を紹介します。最初に Keras モジュールのインストール方法を示し、次にニューラル ネットワーク モデルの構築、モデルのコンパイル、モデルのトレーニング、モデルの予測と評価の方法について説明します。この記事が、ディープラーニングを始めて実際のアプリケーションに適用し拡張するのに役立つことを願っています。

以上がPython 2.x でディープラーニングに keras モジュールを使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。