DeepLearning tutorial(7)深度学习框架Keras的使用-进阶
2016.07.05
致读者:本文写于keras开发初期,目前keras已经迭代到1.0版本,很多API都发生了较大的变化,所以本文的粘贴的一些代码可能已经过时,在我的github上有更新后的代码,读者需要的话可以看github上的代码:https://github.com/wepe/MachineLearning更多进阶的使用方法,我会在gist上持续更新:https://gist.github.com/wepe/a05ad572dca002046de443061909ff7a
上一篇文章总结了Keras的基本使用方法,相信用过的同学都会觉得不可思议,太简洁了。十多天前,我在github上发现这个框架的时候,关注Keras的人还比较少,这两天无论是github还是微薄,都看到越来越多的人关注和使用Keras。所以这篇文章就简单地再介绍一下Keras的使用,方便各位入门。
主要包括以下三个内容:
- 训练CNN并保存训练好的模型。
- 将CNN用于特征提取,用提取出来的特征训练SVM。
- 可视化CNN卷积层后的特征图。
仍然以Mnist为例,代码中用的Mnist数据到这里下载
http://pan.baidu.com/s/1qCdS6,本文的代码在我的github上:dive_into _keras
1. 加载数据
数据是图片格式,利用pyhton的PIL模块读取,并转为numpy.array类型。这部分的代码在data.py
里:
2. 训练CNN并保存训练好的CNN模型
将上一步加载进来的数据分为训练数据(X_train,30000个样本)和验证数据(X_val,12000个样本),构建CNN模型并训练。训练过程中,每一个epoch得到的val-accuracy都不一样,我们保存达到最好的val-accuracy时的模型,利用Python的cPickle模块保持。(Keras的开发者最近在添加用hdf5保持模型的功能,我试了一下,没用成功,去github发了issue也没人回,估计还没完善,hdf5压缩率会更高,保存下来的文件会更小。)
这部分的代码在cnn.py
里,运行:
python cnn.py
- 1
- 1
在第Epoch 4得到96.45%的validation accuracy,运行完后会得到model.pkl这份文件,保存的就是96.45%对应的模型:
3.将CNN用于特征提取,用提取出来的特征训练SVM
上一步得到了一个val-accuracy为96.45%的CNN模型,在一些论文中经常会看到用CNN的全连接层的输出作为特征,然后去训练其他分类器。这里我也试了一下,用全连接层的输出作为样本的特征向量,训练SVM。SVM用的是scikit learn里的算法。
这部分代码在cnn-svm.py
,运行:
python cnn-svm.py
- 1
- 1
得到下图的输出,可以看到,cnn-svm的准确率提高到97.89%:
4.可视化CNN卷积层后的特征图
将卷积层和全连接层后的特征图、特征向量以图片形式展示出来,用到matplotlib这个库。这部分代码在get_feature_map.py
里。运行:
python get_feature_map.py
- 1
- 1
得到全连接层的输出,以及第一个卷积层输出的4个特征图:
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45581421
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