haonhien188
New member
** #Python #Keras #deep Learning #Machine Learning #Hướng dẫn **
** Keras là gì? **
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đầu của bộ công cụ nhận thức Tensorflow, Theano hoặc Microsoft.Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh.
** Tại sao sử dụng Keras? **
Keras rất dễ sử dụng, với API đơn giản và trực quan giúp bạn dễ dàng bắt đầu học sâu.Nó cũng có một loạt các lớp tích hợp và chức năng kích hoạt, giúp dễ dàng xây dựng các mô hình phức tạp.
** Cách sử dụng Keras? **
Để sử dụng Keras, trước tiên bạn cần cài đặt nó bằng PIP.Khi nó được cài đặt, bạn có thể tạo một mô hình mới bằng cách khởi tạo lớp `tuần tự`.Lớp `tuần tự` cho phép bạn xếp các lớp này đến lớp khác, tạo một mô hình tuyến tính.
Để thêm một lớp vào mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `add ()`.Phương thức `add ()` có hai đối số: loại lớp bạn muốn thêm và số lượng đơn vị trong lớp.
Khi bạn đã thêm tất cả các lớp của mình vào mô hình của mình, bạn có thể biên dịch nó bằng cách gọi phương thức `compile ()`.Phương thức `compile ()` có ba đối số: hàm mất, trình tối ưu hóa và số liệu.
Để đào tạo mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có bốn đối số: dữ liệu đào tạo, dữ liệu xác thực, số lượng kỷ nguyên và kích thước lô.
** Hướng dẫn Keras **
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một mô hình học tập sâu đơn giản bằng cách sử dụng Keras.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu MNIST, trong đó chứa 70.000 hình ảnh của chữ số viết tay.
** Bước 1: Nhập thư viện **
Đầu tiên, chúng tôi cần nhập các thư viện mà chúng tôi sẽ cần cho hướng dẫn này.
`` `Python
Nhập keras
từ keras.models nhập tuần tự
từ keras.layers nhập khẩu dày đặc
từ keras.datasets nhập khẩu Mnist
`` `
** Bước 2: Tải dữ liệu **
Bộ dữ liệu MNIST được bao gồm với Keras.Chúng ta có thể tải nó bằng hàm `load_data ()`.
`` `Python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data ()
`` `
Các biến `x_train` và` y_train` chứa dữ liệu đào tạo và các biến `x_test` và` y_test` chứa dữ liệu thử nghiệm.
Các biến `x_train` và` x_test` là các mảng 4 chiều, với mỗi hàng đại diện cho một hình ảnh duy nhất.Các hình ảnh là thang độ xám, vì vậy mỗi pixel có giá trị từ 0 đến 255.
Các biến `y_train` và` y_test` là các mảng 1 chiều, với mỗi phần tử biểu thị nhãn cho hình ảnh tương ứng.Các nhãn là số nguyên từ 0 đến 9, đại diện cho các chữ số mà hình ảnh đại diện.
** Bước 3: Tiền xử lý dữ liệu **
Trước khi chúng tôi có thể đào tạo mô hình của mình, chúng tôi cần xử lý trước dữ liệu.Chúng ta cần định hình lại các hình ảnh để chúng có hình dạng `(28, 28, 1)`.Chúng ta cũng cần bình thường hóa các hình ảnh để chúng có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.
`` `Python
x_train = x_train.reshape (60000, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape (10000, 28, 28, 1)
x_train = x_train.Arype ('float32')
x_test = x_test.Arype ('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
`` `
** Bước 4: Tạo mô hình **
Bây giờ chúng ta có thể tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình tuần tự đơn giản với hai lớp dày đặc.Lớp đầu tiên sẽ có 512 đơn vị và lớp thứ hai sẽ có 1
=======================================
**#Python #Keras #deep Learning #Machine Learning #tutorial**
**What is Keras?**
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, Theano, or Microsoft Cognitive Toolkit. It was developed with a focus on enabling fast experimentation.
**Why use Keras?**
Keras is easy to use, with a simple and intuitive API that makes it easy to get started with deep learning. It also has a wide range of built-in layers and activation functions, making it easy to build complex models.
**How to use Keras?**
To use Keras, you first need to install it using pip. Once it's installed, you can create a new model by instantiating the `Sequential` class. The `Sequential` class allows you to stack layers one after the other, creating a linear model.
To add a layer to your model, you can use the `add()` method. The `add()` method takes two arguments: the type of layer you want to add and the number of units in the layer.
Once you've added all of your layers to your model, you can compile it by calling the `compile()` method. The `compile()` method takes three arguments: the loss function, the optimizer, and the metrics.
To train your model, you can use the `fit()` method. The `fit()` method takes four arguments: the training data, the validation data, the number of epochs, and the batch size.
**Keras Tutorial**
This tutorial will show you how to build a simple deep learning model using Keras. We'll be using the MNIST dataset, which contains 70,000 images of handwritten digits.
**Step 1: Import the libraries**
First, we need to import the libraries that we'll need for this tutorial.
```python
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
```
**Step 2: Load the data**
The MNIST dataset is included with Keras. We can load it using the `load_data()` function.
```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
The `x_train` and `y_train` variables contain the training data, and the `x_test` and `y_test` variables contain the test data.
The `x_train` and `x_test` variables are 4-dimensional arrays, with each row representing a single image. The images are grayscale, so each pixel has a value between 0 and 255.
The `y_train` and `y_test` variables are 1-dimensional arrays, with each element representing the label for the corresponding image. The labels are integers between 0 and 9, representing the digits that the images represent.
**Step 3: Preprocess the data**
Before we can train our model, we need to preprocess the data. We need to reshape the images so that they have a shape of `(28, 28, 1)`. We also need to normalize the images so that they have a mean of 0 and a standard deviation of 1.
```python
x_train = x_train.reshape(60000, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(10000, 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
```
**Step 4: Create the model**
Now we can create our model. We'll use a simple Sequential model with two Dense layers. The first layer will have 512 units and the second layer will have 1
** Keras là gì? **
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đầu của bộ công cụ nhận thức Tensorflow, Theano hoặc Microsoft.Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh.
** Tại sao sử dụng Keras? **
Keras rất dễ sử dụng, với API đơn giản và trực quan giúp bạn dễ dàng bắt đầu học sâu.Nó cũng có một loạt các lớp tích hợp và chức năng kích hoạt, giúp dễ dàng xây dựng các mô hình phức tạp.
** Cách sử dụng Keras? **
Để sử dụng Keras, trước tiên bạn cần cài đặt nó bằng PIP.Khi nó được cài đặt, bạn có thể tạo một mô hình mới bằng cách khởi tạo lớp `tuần tự`.Lớp `tuần tự` cho phép bạn xếp các lớp này đến lớp khác, tạo một mô hình tuyến tính.
Để thêm một lớp vào mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `add ()`.Phương thức `add ()` có hai đối số: loại lớp bạn muốn thêm và số lượng đơn vị trong lớp.
Khi bạn đã thêm tất cả các lớp của mình vào mô hình của mình, bạn có thể biên dịch nó bằng cách gọi phương thức `compile ()`.Phương thức `compile ()` có ba đối số: hàm mất, trình tối ưu hóa và số liệu.
Để đào tạo mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có bốn đối số: dữ liệu đào tạo, dữ liệu xác thực, số lượng kỷ nguyên và kích thước lô.
** Hướng dẫn Keras **
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một mô hình học tập sâu đơn giản bằng cách sử dụng Keras.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu MNIST, trong đó chứa 70.000 hình ảnh của chữ số viết tay.
** Bước 1: Nhập thư viện **
Đầu tiên, chúng tôi cần nhập các thư viện mà chúng tôi sẽ cần cho hướng dẫn này.
`` `Python
Nhập keras
từ keras.models nhập tuần tự
từ keras.layers nhập khẩu dày đặc
từ keras.datasets nhập khẩu Mnist
`` `
** Bước 2: Tải dữ liệu **
Bộ dữ liệu MNIST được bao gồm với Keras.Chúng ta có thể tải nó bằng hàm `load_data ()`.
`` `Python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data ()
`` `
Các biến `x_train` và` y_train` chứa dữ liệu đào tạo và các biến `x_test` và` y_test` chứa dữ liệu thử nghiệm.
Các biến `x_train` và` x_test` là các mảng 4 chiều, với mỗi hàng đại diện cho một hình ảnh duy nhất.Các hình ảnh là thang độ xám, vì vậy mỗi pixel có giá trị từ 0 đến 255.
Các biến `y_train` và` y_test` là các mảng 1 chiều, với mỗi phần tử biểu thị nhãn cho hình ảnh tương ứng.Các nhãn là số nguyên từ 0 đến 9, đại diện cho các chữ số mà hình ảnh đại diện.
** Bước 3: Tiền xử lý dữ liệu **
Trước khi chúng tôi có thể đào tạo mô hình của mình, chúng tôi cần xử lý trước dữ liệu.Chúng ta cần định hình lại các hình ảnh để chúng có hình dạng `(28, 28, 1)`.Chúng ta cũng cần bình thường hóa các hình ảnh để chúng có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.
`` `Python
x_train = x_train.reshape (60000, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape (10000, 28, 28, 1)
x_train = x_train.Arype ('float32')
x_test = x_test.Arype ('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
`` `
** Bước 4: Tạo mô hình **
Bây giờ chúng ta có thể tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình tuần tự đơn giản với hai lớp dày đặc.Lớp đầu tiên sẽ có 512 đơn vị và lớp thứ hai sẽ có 1
=======================================
**#Python #Keras #deep Learning #Machine Learning #tutorial**
**What is Keras?**
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, Theano, or Microsoft Cognitive Toolkit. It was developed with a focus on enabling fast experimentation.
**Why use Keras?**
Keras is easy to use, with a simple and intuitive API that makes it easy to get started with deep learning. It also has a wide range of built-in layers and activation functions, making it easy to build complex models.
**How to use Keras?**
To use Keras, you first need to install it using pip. Once it's installed, you can create a new model by instantiating the `Sequential` class. The `Sequential` class allows you to stack layers one after the other, creating a linear model.
To add a layer to your model, you can use the `add()` method. The `add()` method takes two arguments: the type of layer you want to add and the number of units in the layer.
Once you've added all of your layers to your model, you can compile it by calling the `compile()` method. The `compile()` method takes three arguments: the loss function, the optimizer, and the metrics.
To train your model, you can use the `fit()` method. The `fit()` method takes four arguments: the training data, the validation data, the number of epochs, and the batch size.
**Keras Tutorial**
This tutorial will show you how to build a simple deep learning model using Keras. We'll be using the MNIST dataset, which contains 70,000 images of handwritten digits.
**Step 1: Import the libraries**
First, we need to import the libraries that we'll need for this tutorial.
```python
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
```
**Step 2: Load the data**
The MNIST dataset is included with Keras. We can load it using the `load_data()` function.
```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
The `x_train` and `y_train` variables contain the training data, and the `x_test` and `y_test` variables contain the test data.
The `x_train` and `x_test` variables are 4-dimensional arrays, with each row representing a single image. The images are grayscale, so each pixel has a value between 0 and 255.
The `y_train` and `y_test` variables are 1-dimensional arrays, with each element representing the label for the corresponding image. The labels are integers between 0 and 9, representing the digits that the images represent.
**Step 3: Preprocess the data**
Before we can train our model, we need to preprocess the data. We need to reshape the images so that they have a shape of `(28, 28, 1)`. We also need to normalize the images so that they have a mean of 0 and a standard deviation of 1.
```python
x_train = x_train.reshape(60000, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(10000, 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
```
**Step 4: Create the model**
Now we can create our model. We'll use a simple Sequential model with two Dense layers. The first layer will have 512 units and the second layer will have 1
