Keras Python（开发人员如何使用）

1. 用户友好和模块化

以 'Deep learning for humans' 为口号，Keras 被设计为易于使用、模块化和可扩展。 Keras 模型在出错时提供清晰且可操作的反馈，有助于开发者高效地调试和优化他们的模型。

2. 支持多种后台

Keras 可以在多种深度学习框架之上运行，如 TensorFlow、Theano 和微软认知工具包 (CNTK)。 这种灵活性允许开发者选择最适合其需求的后台。

3. 对神经网络的广泛支持

Keras 支持广泛的神经网络层，包括卷积层、递归层和全连接层。 它还提供对复杂架构的支持，如多输入和多输出模型、层共享和模型共享。

4. 预处理工具

Keras 包含用于数据预处理的工具，如图像和文本处理，简化了训练模型的数据集准备。

5. 模型可视化和调试工具

Keras 提供可视化神经网络结构和监控训练过程的工具。 这对于理解模型的行为并进行必要的调整至关重要。 最简单的模型类型是顺序 Keras 模型，它只是一个线性层堆栈。

用 Keras 构建简单的神经网络

以下是如何使用 Keras 构建简单前馈神经网络的示例：

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Function to read UCR formatted data
def readucr(filename):
    """
    Reads a UCR format file and returns the features and labels.

    Args:
    filename (str): Path to the data file

    Returns:
    x, y: Features and labels as numpy arrays
    """
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Get unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot an example from each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.show()
plt.close()

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Function to read UCR formatted data
def readucr(filename):
    """
    Reads a UCR format file and returns the features and labels.

    Args:
    filename (str): Path to the data file

    Returns:
    x, y: Features and labels as numpy arrays
    """
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Get unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot an example from each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.show()
plt.close()

输出

1. 图像分类

Keras 广泛应用于图像分类任务。 例如，用 Keras 构建的卷积神经网络（CNN）在识别图像中的物体方面可以达到很高的精度。

2. 自然语言处理

Keras 提供工具来构建可以处理和理解人类语言的模型。 在 Keras 中，递归神经网络（RNN）和长短时记忆（LSTM）网络通常用于情感分析和机器翻译等任务。

3. 生成模型

Keras 可以用于开发生成模型，如生成对抗网络（GANs），用于生成新数据样本，这些样本类似于训练数据。

安装

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

现在生成模型图并使用下面的代码导出为 PDF：

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import License, ImageToPdfConverter

# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"

def readucr(filename):
    """Read and parse UCR formatted data."""
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Extract unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot example data for each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.savefig('data.png') 
plt.show()
plt.close()

# Convert the saved image to a PDF
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("data.png").SaveAs("plot.pdf")

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import License, ImageToPdfConverter

# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"

def readucr(filename):
    """Read and parse UCR formatted data."""
    data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
    y = data[:, 0]
    x = data[:, 1:]
    return x, y.astype(int)

# Define the root URL for the dataset
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")

# Extract unique classes from the dataset
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))

# Plot example data for each class
plt.figure()
for c in classes:
    c_x_train = x_train[y_train == c]
    plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.savefig('data.png') 
plt.show()
plt.close()

# Convert the saved image to a PDF
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("data.png").SaveAs("plot.pdf")

代码解释

1. 导入库：

   • 代码开始时导入必要的库：
     • Keras：一个流行的深度学习库。
     • numpy (as np)：用于数值运算。
     • matplotlib.pyplot (as plt)：用于创建图表。
     • ironpdf：用于处理 PDF 的 IronPDF 库。

2. 设置许可证密钥：

   • 行 License.LicenseKey = "your key" 设置 IronPDF 的许可证密钥。

3. 读取数据：

   • readucr 函数从特定格式（制表符分隔值）文件中读取数据。
   • 它从数据中提取标签 (y) 和特征 (x)。

4. 加载训练和测试数据：

   • 代码构建与“FordA”数据集相关的训练和测试数据文件的 URLs。
   • 使用 readucr 函数加载数据。

5. 绘制数据：

   • 代码识别数据集中的唯一类别。
   • 对于每个类别，选择第一个实例 (c_x_train[0]) 并绘制。
   • 图例表示类别标签。

6. 保存绘图：

   • 绘图保存为名为“data.png”的图像文件。

7. 将图像转换为 PDF：

   • IronPDF 的 ImageToPdfConverter 将保存的图像（“data.png”）转换为 PDF 文件（“plot.pdf”）。

输出ted PDF