莫凡PYthon之keras 1

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了莫凡PYthon之keras 1相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

莫凡PYthon 1

Regressor 回归

用神经网络去拟合数据。

主要代码

""" Regressor 回归 """
import os
os.environ[\'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL\'] = \'2\'
import numpy as np
np.random.seed(1337)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-1,1,200)
np.random.shuffle(X)
Y =0.5*X+2+np.random.normal(0,0.05,200)
# plot data
plt.scatter(X, Y)
plt.show()

X_train,Y_train = X[:160],Y[:160]
X_test,Y_test = X[160:],Y[160:]

model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=1, input_dim=1))

model.compile(loss=\'mse\', optimizer=\'sgd\')

# training
print(\'Training -----------\')
for step in range(301):
    cost = model.train_on_batch(X_train, Y_train)
    if step % 100 ==0:
        print(\'train cost: \', cost)

Y_pred = model.predict(X_test)
plt.scatter(X_test,Y_test)
plt.show()
plt.scatter(X_test,Y_pred)
plt.show()
plt.scatter(X_test,Y_test)
plt.scatter(X_test,Y_pred)
plt.show()

结果

测试数据
测试数据

拟合数据
拟合数据

对比图片
对比图片

理解

其实就是通过神经网络(单层感知机)的方法

不断调整这个神经元的权重。

以上是关于莫凡PYthon之keras 1的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

莫凡_linux

莫凡《机器学习》笔记

大数据开发之keras代码框架应用

python调试之pdb调试工具

Python之如何优雅的重试

Keras学习记录之模型