Keras ile Derin Öğrenme - Kitaplıkları İçe Aktarma

Öncelikle projemizdeki kodun gerektirdiği çeşitli kitaplıkları içe aktarıyoruz.

Dizi Yönetimi ve Çizimi

Tipik olarak kullanıyoruz numpy dizi işleme için ve matplotlibkomplo için. Bu kitaplıklar, aşağıdakiler kullanılarak projemize aktarılırimport ifadeler

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plot

Uyarıları Bastırma

Hem Tensorflow hem de Keras revize etmeye devam ederken, projedeki uygun sürümlerini senkronize etmezseniz, çalışma zamanında birçok uyarı hatası görürsünüz. Dikkatinizi öğrenmekten uzaklaştırırken, bu projedeki tüm uyarıları bastırıyor olacağız. Bu, aşağıdaki kod satırlarıyla yapılır -

# silent all warnings
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from tensorflow.python.util import deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False

Keras

Veri kümesini içe aktarmak için Keras kitaplıklarını kullanıyoruz. Kullanacağızmnistel yazısı rakamlar için veri kümesi. Aşağıdaki ifadeyi kullanarak gerekli paketi ithal ediyoruz

from keras.datasets import mnist

Derin öğrenme sinir ağımızı Keras paketlerini kullanarak tanımlayacağız. İthal ediyoruzSequential, Dense, Dropout ve Activationağ mimarisini tanımlamak için paketler. Kullanırızload_modelmodelimizi kaydetmek ve almak için paket. Ayrıca kullanıyoruznp_utilsprojemizde ihtiyaç duyduğumuz birkaç yardımcı program için. Bu içe aktarmalar aşağıdaki program ifadeleriyle yapılır -

from keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.utils import np_utils

Bu kodu çalıştırdığınızda, konsolda Keras'ın arka uçta TensorFlow kullandığını belirten bir mesaj göreceksiniz. Bu aşamadaki ekran görüntüsü burada gösterilmektedir -

Şimdi, projemizin gerektirdiği tüm ithalata sahip olduğumuzdan, Derin Öğrenme ağımızın mimarisini tanımlamaya devam edeceğiz.