Keras库如何安装使用

本篇内容介绍了“Keras库如何安装使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！使用Anaconda的conda install就可以安装Keras库：该命令也会立即帮你安装好相关依赖。Keras 可以使用多个可用库之一作为其后端，这是处理低级操作（例如张量）的部分。我们将使用 TensorFlow，这是默认设置。首先，我们将稍微调整 TensorFlow 的配置。具体来说，我们将allow_growth选项设置为 true，这允许 TensorFlow 动态增加使用的 GPU 内存，而不是预先分配所有内容。如果我们不这样做，TensorF免费云主机域名low 可能会尝试分配太多内存，导致你的 GPU 会立即耗尽内存（对我来说确实如此）。为此，请把以下代码放在文件的开头：如果您的后端是 TensorFlow 1.x：对于 TensorFlow 2.x，你必须set_memory_growth设置为你的 GPU调用该函数。你可以在tf.config.experimental.set_memory_growth文档中阅读更多关于这背后的细节。
怎么查看你所拥有的版本？可以通过conda list来查看您的 TensorFlow 版本。即便使用相同的 Anaconda 安装命令，例如我在一台计算机上安装了 1.13.1，在另一台上安装了 2.1.0。如果你想强制 Keras 使用你的 CPU 而不是你的 GPU，请在第一次 Keras import 之前添加：虽然这样一来比在 GPU 上慢很多，但如果你没有足够的多 GPU 内存，你还真得考虑一下这样做。我们将使用英特尔图像分类数据集演示用于图像分类的 Keras。该数据集包含六个类别的图像，分为六个不同的目录，这非常方便，因为 Keras 提供了处理该格式数据的内置功能。虽然你不用过多担心神经网络背后的数学问题，但你还需要对此有足够的理解，因为你才能准确指定你的模型由哪些层组成。Keras 提供的模型之一是顺序模型，即一堆层。创建顺序模型和添加层非常简单：以下是我们的模型用于图像分类的样子：神经网络模型的构建超出了本模块的范围，但简而言之：卷积层的重复模式（由于模式变得更复杂，过滤器数量越来越多）、最大池化层和批处理归一化通常用作图像分类问题的第一步。该步骤的输出是多维的，我们将其展平为具有展平层的一维向量。我们以几个密集连接的层结束，中间有一个 dropout 层，以帮助对抗过度拟合。最后一层必须输出一个包含六个元素的向量，因为我们有六个类别。接下来，我们编译模型，这意味着我们对其进行配置以进行训练：我们的损失函数sparse_categorical_crossentropy非常适合分类问题，而类别之间没有重叠。有关损失函数的完整讨论，请参阅Keras 文档。我们正在使用 Adam 优化器。可以在相关文档中找到优化器的完整列表。并metrics指定模型在训练和测试期间评估的内容。
现在我们有了模型的结构，我们可以将它拟合到我们的数据集。（如果你想要以较低的准确度更快地完成该过程，请自定义减少 epoch 的数量，尤其是在你使用 CPU 的情况下。40 个 epoch 需要相当长的时间。）根据 Keras 文档，这就是 an 的ImageDataGenerator作用：
使用实时数据增强生成批量张量图像数据。数据将被循环（分批）。我们的例子没有做任何数据增强。稍后我们将介绍该功能。在前面的代码中，validation_split=0.2意味着我们将使用 20% 的训练集进行验证。由于数据集只有一个训练集和一个测试集，我们必须使用训练集的一个子集作为验证集。
flow_from_directory是一个简洁的内置函数，非常适合像我们这样的数据集结构：每个类别的子目录。
class_mode="sparse"意味着我们正在处理一维整数标签。fit_generatorImageDataGenerator在我们指定的多个时期中将模型拟合到。
训练完成后，我们可以用evaluate_generator函数测试模型。就像fit_generator，它需要一个生成器作为参数。我们可以为我们的测试数据创建一个，类似于我们为训练数据所做的：
这将为我们的示例返回一个包含两个值的数组：损失和准确性。（你还可以通过查看model.metrics_names值来检查。）我的准确率为 81.7%，这对于非平凡数据集上的相对简单模型来说还不错。你现在可以使用该model.predict方法对任何图像生成预测。此方法将 NumPy 图像数组作为输入，其中图像也是形状为 (150, 150, 3) 的 NumPy 数组。要对一张图像进行预测，你可以执行以下操作：skimage.io.imread将读取图像expand_dims并将另一个维度添加到数组。输出是一个预测数组，其中每个预测是一个值数组，指示每个类别的概率。数据增强是指根据现有训练集生成新的训练数据，以提高准确性和泛化性并减少过度拟合。对于图像，数据增强可以通过对图像进行多种变换来完成：旋转、翻转、缩放、移位、剪切等。ImageDataGenerator使这变得容易。要将数据增强应用于我们的模型，只需更改两行代码。首先，ImageDataGenerator使用更多参数实例化，指定我们想要的转换：Python复制代码还有更多的可能性——请参阅图像预处理文档以获取完整的参数列表。第二行是fit_generator电话。这个函数有可选steps_per_epoch和validation_steps参数，我们可以离开了前面，因为我们有训练样本的固定数量。通过数据增强，我们可能有更多的训练样本，因此我们必须指定要使用的数量。如果我们不这样做，该函数将只使用我们固定大小的样本集。一个步骤对应于一批给定的batch_size。同样，如果您希望该过程更快，请随时减少 epoch 数或步骤数。经过 2-3 小时的训练，我的准确率为 85.5%。Keras 允许你以 HDF5 格式保存经过训练的模型：恢复模型也是一行：这需要h6py软件包，如果你使用的是conda install.如果没有，请在 Jupyter Notebook 单元中运行此 pip 命令：Python复制代码“Keras库如何安装使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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