ТОП просматриваемых книг сайта:
Нейросети начало. Джейд Картер
Читать онлайн.
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
Затем мы можем скомпилировать модель, задав функцию потерь, оптимизатор и метрики для оценки качества модели.
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
После этого мы можем запустить процесс обучения, передав в модель данные для обучения и тестирования и указав количество эпох (итераций) и размер батча (количество примеров, обрабатываемых за одну итерацию).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))
Наконец, мы можем оценить качество модели на тестовых данных.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy)
Результатом обучения нейросети для распознавания цифр на изображениях будет модель, которая способна принимать на вход изображение с рукописной цифрой и предсказывать, какая цифра на изображении изображена.
Этот код позволяет обучить нейросеть для распознавания объектов на изображениях, а именно для классификации изображений из набора CIFAR-10. Обученная нейросеть может быть использована для распознавания объектов на других изображениях, которые не были использованы в обучающей выборке. Для этого достаточно подать изображение на вход нейросети и получить ответ в виде вероятности принадлежности к каждому из классов.
Для проверки точности модели можно использовать тестовый набор изображений с известными метками (т.е. правильными ответами) и сравнивать предсказания модели с этими метками. Чем выше точность модели на тестовых данных, тем более успешно она справляется с задачей распознавания цифр.
После обучения модели ее можно использовать для распознавания цифр на новых изображениях, например, в приложении для считывания рукописных цифр на почтовых индексах, на банковских чеках или в других сферах, где требуется автоматическое распознавание цифр.
Для реализации второго примера в среде TensorFlow нам понадобится набор данных CIFAR-10, который можно загрузить с помощью встроенной функции TensorFlow.
Набор CIFAR-10 содержит 60000 цветных изображений размером 32х32 пикселя, разделенных на 10 классов. Для обучения нейросети мы будем использовать 50000 изображений, а для тестирования – оставшиеся 10000.
Вот как выглядит реализация второго примера в TensorFlow:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# Определение архитектуры нейросети
model = keras.Sequential(
[
layers.LSTM(128, input_shape=(None, 13)),
layers.Dense(64, activation="relu"),
layers.Dense(32, activation="relu"),
layers.Dense(10, activation="softmax"),
]
)
# Компиляция модели
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
metrics=["accuracy"],
)
# Загрузка звукового файла
audio_file = tf.io.read_file("audio.wav")
audio, _ = tf.audio.decode_wav(audio_file)
audio = tf.squeeze(audio, axis=-1)
audio = tf.cast(audio, tf.float32)
# Разбивка на фрагменты
frame_length = 640
frame_step = 320
audio_length = tf.shape(audio)[0]
num_frames = tf.cast(tf.math.ceil(audio_length / frame_step), tf.int32)
padding_length = num_frames * frame_step – audio_length
audio = tf.pad(audio, [[0, padding_length]])
audio = tf.reshape(audio,