python神经网络编程 豆瓣,Python神经网络训练很慢

1、怎么用python训练神经网络

Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等库来做神经网络，详细的内容可以搜索相关的例子和官方文档。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、Python，神经网络训练模型，报错是字符串不能转换为浮点，请问怎么解决？

可能需要将csv中的数据改为数字，可能默认是文本类型
看起来read_csv读出来是一个numpy.array
可以试下
读完csv后下一行改为
train = numpy.array(train，dtype='int64')

3、关于神经网络 需要学习python的哪些知识？

最基础的部分的话需要：线性代数，机器学习，微积分，优化等等。
几乎所有操作都有矩阵运算，所以至少最基础的线性代数需要掌握
建议从单一的感知机Perceptron出发，继而认识到Decision Boundary(判别边界),以及最简单的一些“监督训练”的概念等，有机器学习的基础最好。就结果而言，诸如“过拟合”之类的概念，以及对应的解决方法比如L1 L2归一，学习率等也都可以从单个感知机的概念开始入门。
从单层感知器推广到普通的多层感知器MLP。然后推广到简单的神经网络（激活函数从阶跃“软化”为诸如tanh等类型的函数），然后引入特定类型的网络结构，比如最基本的全连接、前向传播等等概念。进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chain rule）,以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。
其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。

4、怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后通过pip安装keras

以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8
'''
    GPU run command:
        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py
    CPU run command:
        python cnn.py
2016.06.06更新：
这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。
现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上keras.io看更加详细的教程。
'''
#导入各种用到的模块组件
from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.advanced_activations import PReLU
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad
from keras.utils import np_utils, generic_utils
from six.moves import range
from data import load_data
import random
import numpy as np
np.random.seed(1024)  # for reproducibility
#加载数据
data, label = load_data()
#打乱数据
index = [i for i in range(len(data))]
random.shuffle(index)
data = data[index]
label = label[index]
print(data.shape[0], ' samples')
#label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数
label = np_utils.to_categorical(label, 10)
###############
#开始建立CNN模型
###############
#生成一个model
model = Sequential()
#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。
#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：
#激活函数用tanh
#你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) 
model.add(Activation('tanh'))
#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数
#激活函数用tanh
#采用maxpooling，poolsize为(2,2)
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3
#激活函数用tanh
#采用maxpooling，poolsize为(2,2)
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid')) 
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。
#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4
#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))
#Softmax分类，输出是10类别
model.add(Dense(10, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#############
#开始训练模型
##############
#使用SGD + momentum
#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])
#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．
#数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。
#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用data augmentation的方法
#一些参数和调用的方法，请看文档
datagen = ImageDataGenerator(
        featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset
        samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
        featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset
        samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std
        zca_whitening=False, # apply ZCA whitening
        rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
        width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
        height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)
        horizontal_flip=True, # randomly flip images
        vertical_flip=False) # randomly flip images
# compute quantities required for featurewise normalization 
# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)
datagen.fit(data)
for e in range(nb_epoch):
    print('-'*40)
    print('Epoch', e)
    print('-'*40)
    print("Training...")
    # batch train with realtime data augmentation
    progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])
    for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):
        loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)
        progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )
"""