python怎么导入数据集keras_python – 如何为Keras准备数据集？

动机

通过Keras神经网络运行一组标记向量.

例

查看Keras数据集示例mnist：

keras.datasets import mnist

(x_tr, y_tr), (x_te, y_te) = mnist.load_data()

print x_tr.shape

它似乎是一个三维numpy数组：

(60000, 28, 28)

>第一维是样品

>每个样品的第二和第三个特征

尝试

构建标记的载体：

X_train = numpy.array([[1] * 128] * (10 ** 4) + [[0] * 128] * (10 ** 4))

X_test = numpy.array([[1] * 128] * (10 ** 2) + [[0] * 128] * (10 ** 2))

Y_train = numpy.array([True] * (10 ** 4) + [False] * (10 ** 4))

Y_test = numpy.array([True] * (10 ** 2) + [False] * (10 ** 2))

X_train = X_train.astype("float32")

X_test = X_test.astype("float32")

Y_train = Y_train.astype("bool")

Y_test = Y_test.astype("bool")

培训代码

model = Sequential()

model.add(Dense(128, 50))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(50, 50))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(50, 1))

model.add(Activation('softmax'))

rms = RMSprop()

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=rms)

model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,

show_accuracy=True, verbose=2, validation_data=(X_test, Y_test))

score = model.evaluate(X_test, Y_test, show_accuracy=True, verbose=0)

print('Test score:', score[0])

print('Test accuracy:', score[1])

结果

Test score: 13.9705320154

Test accuracy: 1.0

为什么我会在这样一个简单的数据集中得到如此糟糕的结果？

我的数据集是否格式错误？

谢谢！

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