如何解決Keras載入mnist數(shù)據(jù)集出錯的問題
更新時間：2021年05月20日 09:07:06 作者：半閑居士吃螃蟹
這篇文章主要介紹了解決Keras載入mnist數(shù)據(jù)集出錯的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
1.找到本地keras目錄下的mnist.py文件，目錄：
F:\python_enter_anaconda510\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras\datasets
2.下載mnist.npz文件到本地，下載地址：
https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
3.修改mnist.py文件為以下內(nèi)容，并保存
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from ..utils.data_utils import get_file
import numpy as np
def load_data(path='mnist.npz'):
"""Loads the MNIST dataset.
# Arguments
path: path where to cache the dataset locally
(relative to ~/.keras/datasets).
# Returns
Tuple of Numpy arrays: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`.
"""
path = 'E:/Data/Mnist/mnist.npz' #此處的path為你剛剛防止mnist.py的目錄。注意斜杠
f = np.load(path)
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
f.close()
return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
補(bǔ)充：Keras MNIST 手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集
下載 MNIST 數(shù)據(jù)
1 導(dǎo)入相關(guān)的模塊
import keras import numpy as np from keras.utils import np_utils import os from keras.datasets import mnist
2 第一次進(jìn)行Mnist 數(shù)據(jù)的下載
(X_train_image ,y_train_image),(X_test_image,y_test_image) = mnist.load_data()
第一次執(zhí)行 mnist.load_data() 方法 ,程序會檢查用戶目錄下是否已經(jīng)存在 MNIST 數(shù)據(jù)集文件 ,如果沒有,就會自動下載 . (所以第一次運(yùn)行比較慢) .
3 查看已經(jīng)下載的MNIST 數(shù)據(jù)文件
4 查看MNIST數(shù)據(jù)
print('train data = ' ,len(X_train_image)) #
print('test data = ',len(X_test_image))
查看訓(xùn)練數(shù)據(jù)
1 訓(xùn)練集是由 images 和 label 組成的 , images 是數(shù)字的單色數(shù)字圖像 28 x 28 的 , label 是images 對應(yīng)的數(shù)字的十進(jìn)制表示 .
2 顯示數(shù)字的圖像
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_image(image):
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(2,2) # 設(shè)置圖形的大小
plt.imshow(image,cmap='binary') # 傳入圖像image ,cmap 參數(shù)設(shè)置為 binary ,以黑白灰度顯示
plt.show()
3 查看訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的第一個數(shù)據(jù)
plot_image(x_train_image[0])
查看對應(yīng)的標(biāo)記(真實(shí)值)
print(y_train_image[0])
運(yùn)行結(jié)果 : 5
查看多項(xiàng)訓(xùn)練數(shù)據(jù) images 與 label
上面我們只顯示了一組數(shù)據(jù)的圖像 , 下面將顯示多組手寫數(shù)字的圖像展示 ,以便我們查看數(shù)據(jù) .
def plot_images_labels_prediction(images, labels,
prediction, idx, num=10):
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(12, 14) # 設(shè)置大小
if num > 25: num = 25
for i in range(0, num):
ax = plt.subplot(5, 5, 1 + i)# 分成 5 X 5 個子圖顯示, 第三個參數(shù)表示第幾個子圖
ax.imshow(images[idx], cmap='binary')
title = "label=" + str(labels[idx])
if len(prediction) > 0: # 如果有預(yù)測值
title += ",predict=" + str(prediction[idx])
ax.set_title(title, fontsize=10)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
idx += 1
plt.show()
plot_images_labels_prediction(x_train_image,y_train_image,[],0,10)
查看測試集 的手寫數(shù)字前十個
plot_images_labels_prediction(x_test_image,y_test_image,[],0,10)
多層感知器模型數(shù)據(jù)預(yù)處理
feature (數(shù)字圖像的特征值) 數(shù)據(jù)預(yù)處理可分為兩個步驟:
(1) 將原本的 288 X28 的數(shù)字圖像以 reshape 轉(zhuǎn)換為 一維的向量 ,其長度為 784 ,并且轉(zhuǎn)換為 float
(2) 數(shù)字圖像 image 的數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)化
1 查看image 的shape
print("x_train_image : " ,len(x_train_image) , x_train_image.shape )
print("y_train_label : ", len(y_train_label) , y_train_label.shape)
#output :
x_train_image : 60000 (60000, 28, 28)
y_train_label : 60000 (60000,)
2 將 lmage 以 reshape 轉(zhuǎn)換
# 將 image 以 reshape 轉(zhuǎn)化
x_Train = x_train_image.reshape(60000,784).astype('float32')
x_Test = x_test_image.reshape(10000,784).astype('float32')
print('x_Train : ' ,x_Train.shape)
print('x_Test' ,x_Test.shape)
3 標(biāo)準(zhǔn)化
images 的數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)化可以提高后續(xù)訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率 ,因?yàn)?images 的數(shù)字 是從 0 到255 的值 ,代表圖形每一個點(diǎn)灰度的深淺 .
# 標(biāo)準(zhǔn)化 x_Test_normalize = x_Test/255 x_Train_normalize = x_Train/255
4 查看標(biāo)準(zhǔn)化后的測試集和訓(xùn)練集 image
print(x_Train_normalize[0]) # 訓(xùn)練集中的第一個數(shù)字的標(biāo)準(zhǔn)化
x_train_image : 60000 (60000, 28, 28) y_train_label : 60000 (60000,) [0. 0. 0. 0. 0. 0. ........................................................ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.21568628 0.6745098 0.8862745 0.99215686 0.99215686 0.99215686 0.99215686 0.95686275 0.52156866 0.04313726 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.53333336 0.99215686 0.99215686 0.99215686 0.83137256 0.5294118 0.5176471 0.0627451 0. 0. 0. 0. ]
Label 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
label 標(biāo)簽字段原本是 0 ~ 9 的數(shù)字 ,必須以 One -hot Encoding 獨(dú)熱編碼 轉(zhuǎn)換為 10個 0,1 組合 ,比如 7 經(jīng)過 One -hot encoding
轉(zhuǎn)換為 0000000100 ,正好就對應(yīng)了輸出層的 10 個 神經(jīng)元 .
# 將訓(xùn)練集和測試集標(biāo)簽都進(jìn)行獨(dú)熱碼轉(zhuǎn)化 y_TrainOneHot = np_utils.to_categorical(y_train_label) y_TestOneHot = np_utils.to_categorical(y_test_label)
print(y_TrainOneHot[:5]) # 查看前5項(xiàng)的標(biāo)簽
[[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] 5 [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 0 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] 4 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 1 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]] 9
Keras 多元感知器識別 MNIST 手寫數(shù)字圖像的介紹
1 我們將將建立如圖所示的多層感知器模型
2 建立model 后 ,必須先訓(xùn)練model 才能進(jìn)行預(yù)測(識別)這些手寫數(shù)字 .
數(shù)據(jù)的預(yù)處理我們已經(jīng)處理完了. 包含 數(shù)據(jù)集 輸入(數(shù)字圖像)的標(biāo)準(zhǔn)化 , label的one-hot encoding
下面我們將建立模型
我們將建立多層感知器模型 ,輸入層 共有784 個神經(jīng)元 ,hodden layer 有 256 個neure ,輸出層用 10 個神經(jīng)元 .
1 導(dǎo)入相關(guān)模塊
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
2 建立 Sequence 模型
# 建立Sequential 模型 model = Sequential()
3 建立 "輸入層" 和 "隱藏層"
使用 model,add() 方法加入 Dense 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層 .
model.add(Dense(units=256,
input_dim =784,
keras_initializer='normal',
activation='relu')
)
| 參數(shù) | 說明 |
| units =256 | 定義"隱藏層"神經(jīng)元的個數(shù)為256 |
| input_dim | 設(shè)置輸入層神經(jīng)元個數(shù)為 784 |
| kernel_initialize='normal' | 使用正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)初始化weight和bias |
| activation | 激勵函數(shù)為 relu |
4 建立輸出層
model.add(Dense(
units=10,
kernel_initializer='normal',
activation='softmax'
))
| 參數(shù) | 說明 |
| units | 定義"輸出層"神經(jīng)元個數(shù)為10 |
| kernel_initializer='normal' | 同上 |
| activation='softmax | 激活函數(shù) softmax |
5 查看模型的摘要
print(model.summary())
param 的計算是 上一次的神經(jīng)元個數(shù) * 本層神經(jīng)元個數(shù) + 本層神經(jīng)元個數(shù) .
進(jìn)行訓(xùn)練
1 定義訓(xùn)練方式
model.compile(loss='categorical_crossentropy' ,optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
loss (損失函數(shù)) : 設(shè)置損失函數(shù), 這里使用的是交叉熵 .
optimizer : 優(yōu)化器的選擇,可以讓訓(xùn)練更快的收斂
metrics : 設(shè)置評估模型的方式是準(zhǔn)確率
開始訓(xùn)練 2
train_history = model.fit(x=x_Train_normalize,y=y_TrainOneHot,validation_split=0.2 ,
epoch=10,batch_size=200,verbose=2)
使用 model.fit() 進(jìn)行訓(xùn)練 , 訓(xùn)練過程會存儲在 train_history 變量中 .
(1)輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)參數(shù)
x = x_Train_normalize
y = y_TrainOneHot
(2)設(shè)置訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)比例
validation_split=0.2 8 :2 = 訓(xùn)練集 : 驗(yàn)證集
(3) 設(shè)置訓(xùn)練周期 和 每一批次項(xiàng)數(shù)
epoch=10,batch_size=200
(4) 顯示訓(xùn)練過程
verbose = 2
3 建立show_train_history 顯示訓(xùn)練過程
def show_train_history(train_history,train,validation) :
plt.plot(train_history.history[train])
plt.plot(train_history.history[validation])
plt.title("Train_history")
plt.ylabel(train)
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['train','validation'],loc='upper left')
plt.show()
測試數(shù)據(jù)評估模型準(zhǔn)確率
scores = model.evaluate(x_Test_normalize,y_TestOneHot)
print()
print('accuracy=',scores[1] )
accuracy= 0.9769
進(jìn)行預(yù)測
通過之前的步驟, 我們建立了模型, 并且完成了模型訓(xùn)練 ,準(zhǔn)確率達(dá)到可以接受的 0.97 . 接下來我們將使用此模型進(jìn)行預(yù)測.
1 執(zhí)行預(yù)測
prediction = model.predict_classes(x_Test) print(prediction)
result : [7 2 1 ... 4 5 6]
2 顯示 10 項(xiàng)預(yù)測結(jié)果
plot_images_labels_prediction(x_test_image,y_test_label,prediction,idx=340)
我們可以看到 第一個數(shù)字 label 是 5 結(jié)果預(yù)測成 3 了.
顯示混淆矩陣
上面我們在預(yù)測到第340 個測試集中的數(shù)字5 時 ,卻被錯誤的預(yù)測成了 3 .如果想要更進(jìn)一步的知道我們所建立的模型中哪些 數(shù)字的預(yù)測準(zhǔn)確率更高 , 哪些數(shù)字會容忍混淆 .
混淆矩陣 也稱為 誤差矩陣.
1 使用Pandas 建立混淆矩陣 .
showMetrix = pd.crosstab(y_test_label,prediction,colnames=['label',],rownames=['predict']) print(showMetrix)
label 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 predict 0 971 0 1 1 1 0 2 1 3 0 1 0 1124 4 0 0 1 2 0 4 0 2 5 0 1009 2 1 0 3 4 8 0 3 0 0 5 993 0 1 0 3 4 4 4 1 0 5 1 961 0 3 0 3 8 5 3 0 0 16 1 852 7 2 8 3 6 5 3 3 1 3 3 939 0 1 0 7 0 5 13 7 1 0 0 988 5 9 8 4 0 3 7 1 1 1 2 954 1 9 3 6 0 11 7 2 1 4 4 971
2 使用DataFrame
df = pd.DataFrame({'label ':y_test_label, 'predict':prediction})
print(df)
label predict
0 7 7
1 2 2
2 1 1
3 0 0
4 4 4
5 1 1
6 4 4
7 9 9
8 5 5
9 9 9
10 0 0
11 6 6
12 9 9
13 0 0
14 1 1
15 5 5
16 9 9
17 7 7
18 3 3
19 4 4
20 9 9
21 6 6
22 6 6
23 5 5
24 4 4
25 0 0
26 7 7
27 4 4
28 0 0
29 1 1
... ... ...
9970 5 5
9971 2 2
9972 4 4
9973 9 9
9974 4 4
9975 3 3
9976 6 6
9977 4 4
9978 1 1
9979 7 7
9980 2 2
9981 6 6
9982 5 6
9983 0 0
9984 1 1
9985 2 2
9986 3 3
9987 4 4
9988 5 5
9989 6 6
9990 7 7
9991 8 8
9992 9 9
9993 0 0
9994 1 1
9995 2 2
9996 3 3
9997 4 4
9998 5 5
9999 6 6
隱藏層增加為 1000個神經(jīng)元
model.add(Dense(units=1000,
input_dim=784,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
hidden layer 神經(jīng)元的增大,參數(shù)也增多了, 所以訓(xùn)練model的時間也變慢了.
加入 Dropout 功能避免過度擬合
# 建立Sequential 模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1000,
input_dim=784,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5)) # 加入Dropout
model.add(Dense(units=10,
kernel_initializer='normal',
activation='softmax'))
訓(xùn)練的準(zhǔn)確率 和 驗(yàn)證的準(zhǔn)確率 差距變小了 .
建立多層感知器模型包含兩層隱藏層
# 建立Sequential 模型
model = Sequential()
# 輸入層 +" 隱藏層"1
model.add(Dense(units=1000,
input_dim=784,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5)) # 加入Dropout
# " 隱藏層"2
model.add(Dense(units=1000,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5)) # 加入Dropout
# " 輸出層"
model.add(Dense(units=10,
kernel_initializer='normal',
activation='softmax'))
print(model.summary())
代碼:
import tensorflow as tf
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
import pandas as pd
import os
np.random.seed(10)
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
(x_train_image ,y_train_label),(x_test_image,y_test_label) = mnist.load_data()
#
# print('train data = ' ,len(X_train_image)) #
# print('test data = ',len(X_test_image))
def plot_image(image):
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(2,2) # 設(shè)置圖形的大小
plt.imshow(image,cmap='binary') # 傳入圖像image ,cmap 參數(shù)設(shè)置為 binary ,以黑白灰度顯示
plt.show()
def plot_images_labels_prediction(images, labels,
prediction, idx, num=10):
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(12, 14)
if num > 25: num = 25
for i in range(0, num):
ax = plt.subplot(5, 5, 1 + i)# 分成 5 X 5 個子圖顯示, 第三個參數(shù)表示第幾個子圖
ax.imshow(images[idx], cmap='binary')
title = "label=" + str(labels[idx])
if len(prediction) > 0:
title += ",predict=" + str(prediction[idx])
ax.set_title(title, fontsize=10)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
idx += 1
plt.show()
def show_train_history(train_history,train,validation) :
plt.plot(train_history.history[train])
plt.plot(train_history.history[validation])
plt.title("Train_history")
plt.ylabel(train)
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['train','validation'],loc='upper left')
plt.show()
# plot_images_labels_prediction(x_train_image,y_train_image,[],0,10)
#
# plot_images_labels_prediction(x_test_image,y_test_image,[],0,10)
print("x_train_image : " ,len(x_train_image) , x_train_image.shape )
print("y_train_label : ", len(y_train_label) , y_train_label.shape)
# 將 image 以 reshape 轉(zhuǎn)化
x_Train = x_train_image.reshape(60000,784).astype('float32')
x_Test = x_test_image.reshape(10000,784).astype('float32')
# print('x_Train : ' ,x_Train.shape)
# print('x_Test' ,x_Test.shape)
# 標(biāo)準(zhǔn)化
x_Test_normalize = x_Test/255
x_Train_normalize = x_Train/255
# print(x_Train_normalize[0]) # 訓(xùn)練集中的第一個數(shù)字的標(biāo)準(zhǔn)化
# 將訓(xùn)練集和測試集標(biāo)簽都進(jìn)行獨(dú)熱碼轉(zhuǎn)化
y_TrainOneHot = np_utils.to_categorical(y_train_label)
y_TestOneHot = np_utils.to_categorical(y_test_label)
print(y_TrainOneHot[:5]) # 查看前5項(xiàng)的標(biāo)簽
# 建立Sequential 模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1000,
input_dim=784,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5)) # 加入Dropout
# " 隱藏層"2
model.add(Dense(units=1000,
kernel_initializer='normal',
activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5)) # 加入Dropout
model.add(Dense(units=10,
kernel_initializer='normal',
activation='softmax'))
print(model.summary())
# 訓(xùn)練方式
model.compile(loss='categorical_crossentropy' ,optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
# 開始訓(xùn)練
train_history =model.fit(x=x_Train_normalize,
y=y_TrainOneHot,validation_split=0.2,
epochs=10, batch_size=200,verbose=2)
show_train_history(train_history,'acc','val_acc')
scores = model.evaluate(x_Test_normalize,y_TestOneHot)
print()
print('accuracy=',scores[1] )
prediction = model.predict_classes(x_Test)
print(prediction)
plot_images_labels_prediction(x_test_image,y_test_label,prediction,idx=340)
showMetrix = pd.crosstab(y_test_label,prediction,colnames=['label',],rownames=['predict'])
print(showMetrix)
df = pd.DataFrame({'label ':y_test_label, 'predict':prediction})
print(df)
#
#
# plot_image(x_train_image[0])
#
# print(y_train_image[0])
代碼2：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense , Dropout ,Deconv2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
from keras.optimizers import SGD
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
def load_data():
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
number = 10000
x_train = x_train[0:number]
y_train = y_train[0:number]
x_train =x_train.reshape(number,28*28)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],28*28)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,10)
x_train = x_train/255
x_test = x_test /255
return (x_train,y_train),(x_test,y_test)
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = load_data()
model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=28*28,units=689,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units=689,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units=689,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=10,activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=10000,epochs=20)
res1 = model.evaluate(x_train,y_train,batch_size=10000)
print("\n Train Acc :",res1[1])
res2 = model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=10000)
print("\n Test Acc :",res2[1])
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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這篇文章主要介紹了Matplotlib自定義坐標(biāo)軸刻度的實(shí)現(xiàn)示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-06-06
基于Python實(shí)現(xiàn)人工智能算法的方法詳解
Python已經(jīng)成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言之一，Python的簡潔性和易用性使其成為了開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的首選語言，在本文中，我們將探討如何使用Python實(shí)現(xiàn)人工智能算法，感興趣的小伙伴跟著小編一起來探討吧2023-06-06
這篇文章主要介紹了Django實(shí)現(xiàn)發(fā)送郵件功能，本文圖文并茂給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價值 ,需要的朋友可以參考下2019-07-07
在本篇內(nèi)容里小編給大家整理的是一篇關(guān)于如何更換python默認(rèn)編輯器的背景色的相關(guān)內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)參考下。2020-08-08
這篇文章主要介紹了python對象及面向?qū)ο蠹夹g(shù),結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python面向?qū)ο笏婕暗念悺ο?、方法、屬性等概念與使用技巧,需要的朋友可以參考下2016-07-07
任何編程語言都需要處理數(shù)據(jù)，比如數(shù)字、字符串、字符等，我們可以直接使用數(shù)據(jù)，也可以將數(shù)據(jù)保存到變量中，方便以后使用。本文主要介紹了python定義變量類型，感興趣的可以了解一下2021-06-06
關(guān)于django的驗(yàn)證碼的使用，在網(wǎng)上找到了相關(guān)的資料，現(xiàn)在整理一下分享給大家，下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Django驗(yàn)證碼的生成與使用的相關(guān)資料，需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧。2017-05-05
今天小編就為大家分享一篇用Python解決x的n次方問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-02-02
Python使用oslo.vmware管理ESXI虛擬機(jī)的示例參考
oslo.vmware是OpenStack通用框架中的一部分，主要用于實(shí)現(xiàn)對虛擬機(jī)的管理任務(wù)，借助oslo.vmware模塊我們可以管理Vmware ESXI集群環(huán)境。2021-06-06