«Hello World» глубокого обучения — это простая программа, которая обучает модель классифицировать изображения рукописных цифр (от 0 до 9). Ее называют «Привет, мир» глубокого обучения, потому что это часто первая программа, которую люди пишут, когда узнают о глубоком обучении.
Для написания этой программы мы будем использовать популярную библиотеку глубокого обучения под названием TensorFlow. TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для приложений глубокого обучения. Он широко используется в промышленности и научных кругах и является основой для многих других библиотек глубокого обучения.
Первым шагом в написании нашей программы «Hello World» является установка TensorFlow. Вы можете установить TensorFlow с помощью pip, менеджера пакетов Python. вот код для установки TensorFlow:
pip install tensorflow
После установки TensorFlow мы можем импортировать его в нашу программу Python, используя следующую строку кода:
import tensorflow as tf
Далее нам нужно получить некоторые данные для обучения нашей модели. Для этой программы мы будем использовать набор данных MNIST, который представляет собой набор из 70 000 изображений рукописных цифр. Набор данных MNIST встроен в TensorFlow, поэтому мы можем легко получить к нему доступ, используя следующий код:
mnist = tf.keras.datasets.mnist
Это загрузит набор данных MNIST и сохранит его в переменной mnist. Набор данных MNIST разделен на обучающий набор и тестовый набор. Мы будем использовать обучающий набор для обучения нашей модели и тестовый набор для оценки точности нашей модели.
Чтобы разделить набор данных MNIST на обучающий набор и тестовый набор, мы можем использовать следующий код:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Это разделит набор данных MNIST на две переменные: x_train и y_train, которые содержат обучающие данные и метки соответственно, и x_test и y_test, которые содержат тестовые данные и метки соответственно.
Теперь, когда у нас есть данные, мы можем начать строить нашу модель. В TensorFlow модель представлена в виде последовательности слоев. Для построения модели мы создадим экземпляр класса Sequential, который представляет собой линейный стек слоев. Затем мы добавим слои в модель, используя метод add.
Для этой программы мы будем использовать простую модель, состоящую из одного слоя. Мы будем использовать слой Flatten для объединения входных изображений в одномерный массив, а слой Dense — для фактической классификации. Вот код для построения нашей модели:
model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax))
Слой Flatten объединит входные изображения в одномерный массив размером 28x28 = 784 пикселя. Слой Dense будет иметь 10 единиц, по одной на каждую возможную цифру (от 0 до 9). Аргумент activation указывает используемую функцию активации. Мы будем использовать функцию активации softmax, которая является популярным выбором для задач классификации, поскольку она сопоставляет выходные данные модели с распределением вероятностей по классам. Другими словами, на выходе модели будет список вероятностей, по одной для каждого класса, сумма которых равна 1. Класс с наибольшей вероятностью будет предсказанием модели.
Например, если наша модель обучена классифицировать изображения рукописных цифр, вывод модели может выглядеть примерно так:
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
Этот вывод соответствует распределению вероятностей по 10 классам (цифры от 0 до 9). Класс с наибольшей вероятностью (в данном случае класс 3 с вероятностью 0,4) будет предсказанием модели.
Теперь, когда мы определили нашу модель, нам нужно скомпилировать ее, прежде чем мы сможем начать ее обучение. Компиляция модели в TensorFlow включает в себя указание функции потерь и оптимизатора. Функция потерь измеряет, насколько хорошо модель справляется с обучающими данными, а оптимизатор корректирует параметры модели, чтобы минимизировать потери.
Для этой программы мы будем использовать функцию потерь sparse_categorical_crossentropy и оптимизатор Adam. Также укажем, что хотим отслеживать точность нашей модели во время обучения. Вот код для компиляции нашей модели:
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
Теперь, когда наша модель скомпилирована, мы можем начать ее обучение на обучающих данных. Чтобы обучить модель, мы вызовем метод fit и передадим обучающие данные (x_train и y_train) и количество эпох (итераций по всему набору данных) для обучения. Мы также укажем размер партии, который представляет собой количество выборок, используемых в одной эпохе.
Вот код для обучения нашей модели:
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
После обучения модели в течение 5 эпох мы можем оценить ее точность на тестовых данных с помощью метода evaluate. Это даст нам окончательную оценку точности для нашей модели.
model.evaluate(x_test, y_test)
Вот и все! Мы написали «Hello World» глубокого обучения. Конечно, это всего лишь простой пример, и есть много более продвинутых методов, которые мы можем использовать для повышения точности нашей модели. Но эта простая программа должна дать вам хорошую основу для дальнейшего изучения глубокого обучения и TensorFlow.
Я надеюсь, что вы нашли этот урок полезным! Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже.
