深度学习Keras(二):IMDB数据集(二分类问题)
keras内置数据集下载
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import imdb
from keras import models, layers
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'#加载imdb数据集(仅保留数据集中前10000个最常出现的单词)
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
print(len(test_data))
#虚拟机内存不足,减小训练数据大小
train_data = train_data[:10000]
train_labels = train_labels[:10000]
test_data = test_data[:10000]
test_labels = test_labels[:10000]#函数功能:将上面的整数序列转换成二进制矩阵(进行one-hot编码)
#例如:某条评论为“so bad movie”,原本存储为[1256, 589, 6984]
#现在要将其转换为3*10000的矩阵(3个单词),矩阵中只有0和1,第一个1的位置在第一行第1256个位置
def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):results = np.zeros((len(sequences), dimension))#先填充好一个形状为(len(sequences), dimension)的零矩阵for i, data in enumerate(sequences):results[i, data] = 1return results#将数据向量化
x_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)
#标签向量化
t_train = np.asarray(train_labels).astype('float32')
t_test = np.asarray(test_labels).astype('float32')
#将训练数据留2000个作为验证集
x_val = x_train[:2000]
partial_x_train = x_train[2000:]
t_val = t_train[:2000]
partial_t_train = t_train[2000:]#定义模型
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
network.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
network.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))#编译模型
network.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])#训练模型
History = network.fit(partial_x_train, partial_t_train,epochs=20, batch_size=512,validation_data=(x_val, t_val))#用训练好的模型衡量测试数据精确度
results = network.evaluate(x_test, t_test)
print(results)#用训练好的网络预测结果
print(network.predict(x_test))#绘制图像
history_dict = History.history
loss_list = history_dict['loss']
val_loss_list = history_dict['val_loss']
acc_list = history_dict['accuracy']
val_acc_list = history_dict['val_accuracy']#x = range(1, len(loss_list) + 1)
x = range(1, len(acc_list) + 1)plt.plot(x, acc_list, linestyle=':', label='Training_acc')
plt.plot(x, val_acc_list, linestyle='-', label='validation_acc')
plt.title('accuracy data')
plt.xlabel('Epoches')
plt.ylabel('acc')
plt.legend()
plt.show()
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配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57