python神经网络Keras构建CNN网络训练

目录

• Keras中构建CNN的重要函数
• 1、Conv2D
• 2、MaxPooling2D
• 3、Flatten
• 全部代码

利用Keras构建完普通BP神经网络后，还要会构建CNN

Keras中构建CNN的重要函数

1、Conv2D

Conv2D用于在CNN中构建卷积层，在使用它之前需要在库函数处import它。

from keras.layers import Conv2D

在实际使用时，需要用到几个参数。

Conv2D(
    nb_filter = 32,
    nb_row = 5,
    nb_col = 5,
    border_mode = 'same',
    input_shape = (28,28,1)
)

其中，nb_filter代表卷积层的输出有多少个channel，卷积之后图像会越来越厚，这就是卷积后图像的厚度。nb_row和nb_col的组合就是卷积器的大小，这里卷积器是(5,5)的大小。border_mode代表着padding的方式，same表示卷积前后图像的shape不变。input_shape代表输入的shape。

2、MaxPooling2D

MaxPooling2D指的是池化层，在使用它之前需要在库函数处import它。

from keras.layers import MaxPooling2D

在实际使用时，需要用到几个参数。

MaxPooling2D(
    pool_size = (2,2),
    strides = (2,2),
    border_mode = 'same'
)

其中，pool_size表示池化器的大小，在这里，池化器的shape是(2,2)。strides是池化器的步长，这里在X和Y方向上都是2，池化后，输出比输入的shape小了1/2。border_mode代表着padding的方式。

3、Flatten

Flatten用于将卷积池化后最后的输出变为一维向量，这样才可以和全连接层连接，用于计算。在使用前需要用import导入。

from keras.layers import Flatten

在实际使用时，在最后一个池化层后直接添加层即可

model.add(Flatten())

全部代码

这是一个卷积神经网络的例子，用于识别手写体，其神经网络结构如下：

卷积层1->池化层1->卷积层2->池化层2->flatten->全连接层1->全连接层2->全连接层3。

单个样本的shape如下：

(28,28,1)->(28,28,32)->(14,14,32)->(14,14,64)->(7,7,64)->(3136)->(1024)->(256)

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten ## 全连接层
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import Adam
(X_train,Y_train),(X_test,Y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(-1,28,28,1)
X_test = X_test.reshape(-1,28,28,1)
Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train,num_classes= 10)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test,num_classes= 10)
model = Sequential()
# conv1
model.add(
    Conv2D(
        nb_filter = 32,
        nb_row = 5,
        nb_col = 5,
        border_mode = 'same',
        input_shape = (28,28,1)
    )
)
model.add(Activation("relu"))
# pool1
model.add(
    MaxPooling2D(
        pool_size = (2,2),
        strides = (2,2),
        border_mode = 'same'
    )
)
# conv2
model.add(
    Conv2D(
        nb_filter = 64,
        nb_row = 5,
        nb_col = 5,
        border_mode = 'same'
    )
)
model.add(Activation("relu"))
# pool2
model.add(
    MaxPooling2D(
        pool_size = (2,2),
        strides = (2,2),
        border_mode = 'same'
    )
)
# 全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1024))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(256))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation("softmax"))
adam = Adam(lr = 1e-4)
## compile
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy',optimizer = adam,metrics = ['accuracy'])
## tarin
print("\ntraining")
cost = model.fit(X_train,Y_train,nb_epoch = 2,batch_size = 32)
print("\nTest")
## acc
cost,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test)
## W,b = model.layers[0].get_weights()
print("accuracy:",accuracy)

实验结果为：

Epoch 1/2
60000/60000 [==============================] - 64s 1ms/step - loss: 0.7664 - acc: 0.9224
Epoch 2/2
60000/60000 [==============================] - 62s 1ms/step - loss: 0.0473 - acc: 0.9858
Test
10000/10000 [==============================] - 2s 169us/step
accuracy: 0.9856

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