后端开发深度学习初体验-六虎

离散数据的分类, 接连数据的猜测

专家体系: 把专家的经验告诉核算机, 核算机履行逻辑判别, IF Case句子, 给出分类成果

神经网络: 收集大量(特征1, 特征2……标签)数据构成数据集, 将数据集喂给搭建好的神经网络结构, 模型读入新输入特征, 输出辨认的成果

学派

行为主义：基于控制论，构建感知-动作控制体系。（控制论，如平衡、行走、避障等自适应控制体系）

符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描绘为表达式，再求解表达式。（可用公式描绘、完成理性思维，如专家体系）

衔接主义：仿生学，仿照神经元衔接关系。（仿脑神经元衔接，完成感性思维，如神经网络

概念

含义

深度学习是机器学习的一种，是一种经过模仿人脑神经网络的方式，让核算机自动学习数据的一种办法。深度学习的中心思维是经过多层神经网络来学习数据的特征，并进行分类、辨认或猜测等使命。

运用

深度学习的运用十分广泛，例如图画辨认、语音辨认、自然言语处理、引荐体系等范畴。

神经网络

在深度学习中，常用的算法包含卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信仰网络（DBN）等。

机器学习

监督式学习

监督式学习是指在有符号数据的情况下，经过练习模型使其能够猜测新的未符号数据的标签或输出。这种办法需求有大量的符号数据来练习模型，例如分类、回归、序列猜测等使命都能够运用监督式学习来处理。

非监督式学习

非监督式学习是指在没有符号数据的情况下，经过练习模型使其能够发现数据中的形式和结构。这种办法一般用于聚类、降维、异常检测等使命。

结构

Tensorflow

TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源的深度学习结构，其首要用处是用于构建和练习神经网络。它供给了一个高度灵敏的编程接口，能够在各种不同的平台上运转，包含CPU、GPU和TPU等。TensorFlow的中心是核算图，它是由一系列节点和边组成的数据结构，节点表明操作，边表明数据流。在TensorFlow中，咱们能够经过构建核算图来界说模型，然后运用优化器来练习模型，终究得到咱们想要的成果。TensorFlow还供给了许多高档功用，如自动微分、分布式练习和模型布置等，能够帮助咱们更轻松地构建和布置深度学习模型。

MXNet

MXNet是一个由Apache开发的深度学习结构，它开始是在2014年由华盛顿大学核算机科学系的研究人员开发的，并在2015年加入了Apache孵化器。MXNet的方针是供给一个高效、灵敏和可扩展的深度学习结构，它支撑多种编程言语，包含Python、C++、Java、Scala和R。MXNet的中心是一个用C++编写的高功用核算引擎，它支撑分布式练习和推理，并具有优秀的功用和可扩展性。MXNet还供给了一些高档功用，例如自动微分、动态图和混合精度练习等，这些功用使得MXNet在练习和布置深度学习模型方面十分灵敏和强壮。

PyTorch

PyTorch是一个由Facebook开发的深度学习结构，它开始是在2016年发布的。PyTorch的方针是供给一个易于运用的深度学习结构，它采用了动态图的方式来构建核算图，这使得PyTorch十分灵敏和易于调试。PyTorch还供给了一些高档功用，例如自动微分、动态图和分布式练习等，这些功用使得PyTorch在练习和布置深度学习模型方面十分灵敏和强壮。PyTorch还供给了一些方便的东西，例如torchvision和torchaudio等，这些东西使得PyTorch在核算机视觉和语音处理等范畴十分受欢迎。PyTorch还具有一个庞大的社区，因此用户能够轻松地找到各种教程、代码示例和预练习模型。

Tensorflow

装置

装置Anaconda

1.下载链接

www.anaconda.com/download/

2.疯狂Next

创立Codna环境

1.打开Anaconda Prompt

2.创立虚拟环境XXXX

# 创立环境时指定Python的版别
conda create --name XXXX python=3.8# 创立环境时指定Python的版别
conda create --name XXXX python=3.8

3.激活环境

conda activate XXXXconda activate XXXX

4.装置tensorflow

conda install tensorflowconda install tensorflow

5.测验装置是否成功

import tensorflow as tf
tf.__version__import tensorflow as tf
tf.__version__

模型

卷积神经网络 CNN

卷积神经网络（CNN）是深度学习中十分常用的一种神经网络结构，首要运用于图画处理和核算机视觉范畴。CNN的中心思维是经过卷积操作提取图画的特征，然后经过池化操作削减特征图的巨细和核算量，最后运用全衔接层将特征映射到输出层进行分类或回归。

CNN的首要组成部分包含卷积层、池化层和全衔接层。卷积层经过卷积操作提取图画的部分特征，池化层经过削减特征图的巨细和核算量来防止过拟合，全衔接层则将特征映射到输出层进行分类或回归。此外，CNN还包含激活函数和正则化等技术，用于进步模型的功用和泛化才能。

在卷积层中，卷积核的巨细和数量是需求根据具体使命进行调整的。较小的卷积核能够提取更细节的特征，而较大的卷积核能够提取更微观的特征。卷积核的数量决议了模型能够提取的特征的品种和复杂度。

总的来说，CNN是一种十分强壮的神经网络结构，能够在图画处理和核算机视觉范畴中获得十分好的体现。

循环神经网络 RNN

循环神经网络（RNN）是一种常用于处理序列数据的神经网络结构，首要运用于自然言语处理和语音辨认等范畴。RNN的中心思维是经过循环结构完成对序列数据的建模，然后捕捉序列数据中的时序信息。

RNN的首要组成部分包含循环层和全衔接层。循环层经过将前一时刻的输出作为当时时刻的输入，完成对序列数据的循环处理。在循环层中，RNN运用了一个称为“躲藏状况”的变量来存储序列数据中的历史信息，然后完成对序列数据的回忆。全衔接层则将循环层的输出映射到输出层进行分类或回归。

RNN的一个重要变体是长短时回忆网络（LSTM），它经过引进门控机制来控制躲藏状况的更新和遗忘，然后处理了传统RNN中的梯度消失和梯度爆破问题，进步了模型的功用和泛化才能。

总的来说，RNN是一种十分强壮的神经网络结构，能够在序列数据建模使命中获得十分好的体现。LSTM作为RNN的一种重要变体，能够进一步进步模型的功用和泛化才能。

长短时回忆网络 LSTM

长短时回忆网络（LSTM）是一种经典的循环神经网络（RNN）架构，它经过引进“门控”机制来处理传统RNN中的梯度消失问题。LSTM中的“门”由一些特别的神经网络层组成，它们能够控制信息的活动和保存。LSTM中的三个门分别是输入门、遗忘门和输出门，它们能够控制当时时刻的输入、上一时刻的状况和输出之间的信息活动。LSTM的中心思维是经过遗忘门来决议哪些信息需求被保存，经过输入门来决议哪些新信息需求被加入，终究经过输出门来得到当时时刻的输出。LSTM在自然言语处理、语音辨认、机器翻译等使命中都有广泛的运用。

LSTM是一种时刻递归神经网络，它出现的原因是为了处理RNN的一个致命的缺陷。原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后边时刻的节点会出现老年痴呆症，也就是忘事儿，这使得RNN在很长一段时刻内都没有遭到重视，网络只需一深就无法练习。而LSTM网络具有“回忆性”，其原因在于不同“时刻点”之间的网络存在衔接，而不是单个时刻点处的网络存在前馈或许反应；并且LSTM擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于处理时刻序列猜测问题。

Seq2Seq模型

练习模型

1.预备数据集

# 读取数据集
source_sentences = ["I am a student", "He is a teacher", "She is a doctor"]
target_sentences = ["Je suis tudiant", "Il est enseignant", "Elle est mdecin"]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((source_sentences, target_sentences))# 读取数据集
source_sentences = ["I am a student", "He is a teacher", "She is a doctor"]
target_sentences = ["Je suis tudiant", "Il est enseignant", "Elle est mdecin"]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((source_sentences, target_sentences))

2.数据预处理

# 界说分词器
source_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
target_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
# 练习分词器
source_tokenizer.fit_on_texts(source_sentences)
target_tokenizer.fit_on_texts(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行分词
source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(source_sentences)
target_seq = target_tokenizer.texts_to_sequences(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行填充，使其长度相同
max_seq_len = max(len(seq) for seq in source_seq + target_seq)
source_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(source_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
target_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(target_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
# 界说输入和方针序列的词汇表巨细
source_vocab_size = len(source_tokenizer.word_index) + 1
target_vocab_size = len(target_tokenizer.word_index) + 1# 界说分词器
source_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
target_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
# 练习分词器
source_tokenizer.fit_on_texts(source_sentences)
target_tokenizer.fit_on_texts(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行分词
source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(source_sentences)
target_seq = target_tokenizer.texts_to_sequences(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行填充，使其长度相同
max_seq_len = max(len(seq) for seq in source_seq + target_seq)
source_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(source_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
target_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(target_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
# 界说输入和方针序列的词汇表巨细
source_vocab_size = len(source_tokenizer.word_index) + 1
target_vocab_size = len(target_tokenizer.word_index) + 1

3.界说模型

# 界说模型
encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
encoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(source_vocab_size, 256)(encoder_inputs)
encoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_emb)
encoder_states = [state_h, state_c]
decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
decoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, 256)(decoder_inputs)
decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_emb, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
model = tf.keras.models.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)# 界说模型
encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
encoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(source_vocab_size, 256)(encoder_inputs)
encoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_emb)
encoder_states = [state_h, state_c]
decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
decoder_emb = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, 256)(decoder_inputs)
decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_emb, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
model = tf.keras.models.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

4.练习模型

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# 练习模型
model.fit([source_seq, target_seq[:,:-1]], target_seq[:,1:], batch_size=64, epochs=50)# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# 练习模型
model.fit([source_seq, target_seq[:,:-1]], target_seq[:,1:], batch_size=64, epochs=50)

5.评估模型

# 评估模型
score = model.evaluate([source_seq, target_seq[:,:-1]], target_seq[:,1:], verbose=0)
print('Test loss:', score)# 评估模型
score = model.evaluate([source_seq, target_seq[:,:-1]], target_seq[:,1:], verbose=0)
print('Test loss:', score)

6.保存模型

# 保存模型
model.save('demo.h5')# 保存模型
model.save('demo.h5')

测验模型功用性

1.界说分词器

import tensorflow as tf
import numpy as np
source_sentences = ["I am a student", "He is a teacher", "She is a doctor"]
target_sentences = ["Je suis tudiant", "Il est enseignant", "Elle est mdecin"]
# 界说分词器
source_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
target_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
# 练习分词器
source_tokenizer.fit_on_texts(source_sentences)
target_tokenizer.fit_on_texts(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行分词
source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(source_sentences)
target_seq = target_tokenizer.texts_to_sequences(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行填充，使其长度相同
max_seq_len = max(len(seq) for seq in source_seq + target_seq)import tensorflow as tf
import numpy as np
source_sentences = ["I am a student", "He is a teacher", "She is a doctor"]
target_sentences = ["Je suis tudiant", "Il est enseignant", "Elle est mdecin"]
# 界说分词器
source_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
target_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
# 练习分词器
source_tokenizer.fit_on_texts(source_sentences)
target_tokenizer.fit_on_texts(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行分词
source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(source_sentences)
target_seq = target_tokenizer.texts_to_sequences(target_sentences)
# 对输入和方针序列进行填充，使其长度相同
max_seq_len = max(len(seq) for seq in source_seq + target_seq)

2.加载模型

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('C:/Users/FuQingSong/PycharmProjects/pythonProject3/6666.h5')# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('C:/Users/FuQingSong/PycharmProjects/pythonProject3/6666.h5')

3.界说新的输入序列

# 界说一个新的输入序列
new_source_sentences = ["I am a student"]
# 对新的输入序列进行分词和填充
new_source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(new_source_sentences)
new_source_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(new_source_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
# 运用模型进行猜测
predicted_seq = model.predict([new_source_seq, np.zeros((len(new_source_seq), 256))])
# 将猜测成果转换为文本
predicted_sentences = []
for seq in predicted_seq:
    predicted_sentences.append(' '.join([target_tokenizer.index_word[idx] for idx in np.argmax(seq, axis=-1) if idx > 0]))
# 打印猜测成果
for i, sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print(f"Input sentence: {new_source_sentences[i]}")
    print(f"Translated sentence: {sentence}")# 界说一个新的输入序列
new_source_sentences = ["I am a student"]
# 对新的输入序列进行分词和填充
new_source_seq = source_tokenizer.texts_to_sequences(new_source_sentences)
new_source_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(new_source_seq, maxlen=max_seq_len, padding='post')
# 运用模型进行猜测
predicted_seq = model.predict([new_source_seq, np.zeros((len(new_source_seq), 256))])
# 将猜测成果转换为文本
predicted_sentences = []
for seq in predicted_seq:
    predicted_sentences.append(' '.join([target_tokenizer.index_word[idx] for idx in np.argmax(seq, axis=-1) if idx > 0]))
# 打印猜测成果
for i, sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print(f"Input sentence: {new_source_sentences[i]}")
    print(f"Translated sentence: {sentence}")

4.控制台输出

Input sentence: I am a student
Translated sentence: suis tudiantInput sentence: I am a student
Translated sentence: suis tudiant

搭建八股文

import

引进相关模块

train,test

奉告要喂入网络的练习集和测验集是什么

要指定练习集的输入特征x _train和练习集的标签y train

还能够指定测验集的输入特征x test和测验集的标签y_test

model = tf.keras.models.Sequential

搭建网络结构

逐层描绘每层网络

model.compile

装备练习办法

奉告练习时运用哪种优化器

挑选哪个丢失函数

挑选哪种评测指标

model.fit

履行练习过程

奉告练习集和输入集的特征和标签

奉告每个batch是多少

奉告要迭代多次数据集

model.summary

用summary0打印出网络的结构和参数计算

后端开发深度学习初体验

学派

概念

含义

运用

神经网络

机器学习

结构

Tensorflow

MXNet

PyTorch

Tensorflow

装置

装置Anaconda

1.下载链接

2.疯狂Next

创立Codna环境

1.打开Anaconda Prompt

2.创立虚拟环境XXXX

3.激活环境

模型

卷积神经网络 CNN

循环神经网络 RNN

长短时回忆网络 LSTM

Seq2Seq模型

练习模型

1.预备数据集

2.数据预处理

3.界说模型

4.练习模型

5.评估模型

6.保存模型

测验模型功用性

1.界说分词器

2.加载模型

3.界说新的输入序列

4.控制台输出

搭建八股文

import

train,test

model = tf.keras.models.Sequential

model.compile

model.fit

model.summary

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