Keras Python（如何為開發人員工作）

1.用戶友好且模組化

Keras 的口號是"為人類設計的深度學習"，其設計理念是易於使用、模組化和可擴展。 Keras 模型能夠提供清晰且可操作的錯誤回饋，這有助於開發者有效率地除錯和最佳化模型。

2.支援多種後端

Keras 可以運行在各種深度學習框架之上，例如 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。 這種靈活性使開發人員能夠選擇最適合他們需求的後端。

3.對神經網路的廣泛支持

Keras 支援多種神經網路層，包括卷積層、循環層和全連接層。 它還為複雜的架構（如多輸入多輸出模型、層共享和模型共享）提供支援。

4.預處理工具

Keras 包含用於資料預處理的實用程序，例如圖像和文字處理，可簡化訓練模型的資料集準備。

5.模型可視化和調試工具

Keras 提供了用於視覺化神經網路結構和監控訓練過程的工具。 這對於理解模型的行為並進行必要的調整至關重要。 最簡單的模型類型是 Sequential Keras 模型，它只是一個簡單的線性堆疊的層。

使用 Keras 建立一個簡單的神經網絡

以下是使用 Keras 建立簡單前饋神經網路的範例：

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()

輸出

Keras Python（開發者使用指南）：圖 1 - 輸出的神經網路模型

1.影像分類

Keras廣泛應用於影像分類任務。 例如，使用 Keras 建構的捲積神經網路 (CNN) 可以實現對影像中物體的高精度辨識。

2.自然語言處理

Keras 提供用於建立能夠處理和理解人類語言的模型的工具。 Keras 中的循環神經網路 (RNN) 和長短期記憶 (LSTM) 網路通常用於情緒分析和機器翻譯等任務。

3.生成模型

Keras 可用於開發生成模型，例如生成對抗網路 (GAN)，用於產生與訓練資料相似的新資料樣本。

安裝

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow

現在使用以下程式碼產生模型圖並將其匯出為 PDF 檔案：

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")

程式碼解釋

1.導入庫：

* 程式碼首先導入必要的函式庫：
    * Keras：一個流行的深度學習庫。
    * numpy（作為 np）：用於數值運算。
    * matplotlib.pyplot（作為 plt）：用於建立圖表。
    * ironpdf：用於處理 PDF 的 IronPDF 庫。

2.設定許可證密鑰：

* `License.LicenseKey = "your key"`這行程式碼設定 IronPDF 的授權金鑰。

3.讀取資料：

* `readucr`函數從具有特定格式（製表符分隔值）的檔案中讀取資料。
它從資料中提取標籤（y）和特徵（x）。

4.載入訓練和測試資料：

* 程式碼建立與"FordA"資料集相關的訓練和測試資料檔案的 URL。
它使用`readucr`函數載入資料。

5.繪製數據圖：

* 此代碼用於識別資料集中的唯一類別。
* 對於每個類別，它選擇第一個實例（ `c_x_train[0]` ）並繪製它。
圖例表示類別標籤。

6.挽救劇情：

* 此圖表儲存為名為"data.png"的圖像檔案。

7.將影像轉換為 PDF ：

IronPDF 中的`ImageToPdfConverter`可將已儲存的影像（"data.png"）轉換為 PDF 檔案（"plot.pdf"）。

輸出的PDF

Keras Python（開發者使用指南）：圖 3 - 前一個程式碼輸出的 PDF 文件