2025年AI-039- Python深度学习3 - 三个Karas实例-1

科技前沿 • 2025-03-26 11:44 • 阅读 42

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实例：通过imdb的评价数据来分析电影的好坏。

套路：

1. 预处理数据

2. 建立网络模型（层数、每层节点数、激活函数）

3. 选取损失函数、优化器，训练轮次及批量大小

4. 使用训练集训练模型

5. 根据训练结果调整2、3

6. 使用校验集校验模型

7. 根据校验结果调整2、3

8. 使用测试集预测结果

9. 根据测试结果调整2、3

10. 最终获得满意的模型：）

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最终的代码很简单，技术红利时代，造就了技术人员的层次天壤之别。

加载数据

from keras.datasets import imdb # imdb 电影评论数据库，样本是评论中单词对应的索引 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

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预处理数据，主要是把训练及测试数据从出现单词的编码向量，转化为单词是否出现的0/1向量

比如有条评价是：good movie 对应词典中的索引是93, 103，那么最初的向量是[93,103] 这样的向量会根据评价的内容长度不同，不能满足深度学习网络输入数据的需要。一种转变方式就是，用10000个高频单词是否出现来表示，good movie就可以转变为[0,0,0...1,0,0...,1,0,0...]第93和103是1，其他9998个元素都是0

讯享网import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): # Create an all-zero matrix of shape (len(sequences), dimension) results = np.zeros((len(sequences), dimension)) for i, sequence in enumerate(sequences): results[i, sequence] = 1. # set specific indices of results[i] to 1 return results x_train = vectorize_sequences(train_data) x_test = vectorize_sequences(test_data) y_train = np.asarray(train_labels).astype('float32') y_test = np.asarray(test_labels).astype('float32')

预处理过的数据就可以送入网络中进行学习了。先构建网络模型：1个输入、1个隐藏、1个输出，输入和隐藏层都是16个元素

隐藏层数和元素个数搜视『凭经验』选择的，根据训练结果==不断优化。激活函数是RELU（Rectified Linear Unit,修正线性单元）是最常用的激活函数。最后输出层采用sigmodid，将输出转化为0-1之间的数值，表示概率值。

from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,))) model.add(layers.Dense(16, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')

接下来选择损失函数和优化器，并选择评估标准。这里可以选择karas自带的，也可以自定义优化器和损失函数。

讯享网model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练及验证模型，这里训练4轮次，批量大小为512个样本

history = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=4, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val))

单独验证

讯享网results = model.evaluate(x_test, y_test)

预测

model.predict(x_test)

2025年AI-039- Python深度学习3 - 三个Karas实例-1

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