1、第乙個dl例子；
2、tensor和tensor操作；
3、dl如何通過逆向傳播和梯度下降達到學習目的。
2.1 輸入資料集的格式
from keras.datasets
import mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()
print(
'train_image_shape',train_images.shape)
print(
'train_labels_len',
len(train_labels))
print(
'train_labels',train_labels)
2.2訓練網路結構
network = models.sequential()
network.add(layers.dense(
512,
activation =
'relu',
input_shape = (
28*28,)))
network.add(layers.dense(
10,activation=
'softmax'))
layers(層）是訓練網路的最基本組成部分，它讀入資料，輸出對於結果來說更有用的結果。
我們這裡建立的層是全連線層，注意這裡的input_shape用了（28*28，）這種表示方式。最後輸出的結果是10選1的結果。
2.3編譯模型
network.compile(
optimizer=
'rmaprop',
loss=
'categorical_crossentropy',
metrics=[
'accuracy'])
下一步，為了讓dl能夠開始訓練，我們還需要額外的3個構建：
乙個損失函式(a loss function)—用於計算系統訓練的準確效果；
乙個優化函式(an optimizer)—用於定義優化方法；
在訓練的時候的度量—一般都是acc。
2.4處理資料集
在之前的讀入的資料中，儲存在類似(60000,28,28)這樣的結構中，不方便處理，這裡進行轉換
train_images = train_images.reshape((
60000,
28*28))
train_images = train_images.astype(
'float32')/
255test_images = test_images.reshape((
10000,
28*28))
test_images = test_images.astype(
'float32')/
255一方面是reshape，另一方面是轉換成float32結構。這兩個都是非常常見的操作。
2.5進行one_hot處理
from keras.utils
import to_categorical
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
變成這樣：
2.6 現在就嘗試訓練
network.fit(train_images,train_labels,
epochs=
5,batch_size=
128)
回顧一下這裡輸入模型的資料
rain_images 是數量*（長*寬）
train_labes 是onehot格式。這兩個部分首先要清楚。
並且進行最後的驗證
test_loss,test_acc = network.evaluate(test_images,test_labels)
注意，即使是這裡的這些非常簡單的函式和資料，如果沒有gpu的支援，也可能是需要較長時間才能夠執行的。
2.7 什麼是tensor
經常看見的tensor這個詞，所謂tensor，就是資料的容器（a container for data)
比如np.array(12)就是乙個0d tensor
np.array([12,3,6,14])乙個列表，就是乙個1d tensor
np.array([12,3,6,14],
[6,79,35,1],
[7,80,4,36,2] )
乙個列表的組合，就是乙個2d tensor
再往上堆，就是3d tensor，也是比較好理解的
2.8 tensor的組成
主要包括3個部分
維度(rank)比如3d tensor顯而易見就是3d的 對應ndim
形狀（shape)也就是具體填充tensor裡面的具體內容 對於shape
種類（data type) float32 或者 float64之類 對於dtype
具體列印乙個資料
import matplotlib.pyplot
as plt
digit = train_images[
3]plt.imshow(digit,
cmap=plt.cm.binary)
plt.show()
這裡這個兩次show令人印象深刻。
2.9實際情況下的影象儲存
一套256*256的128 gray的集可以儲存在(128,256,256,1)的4d tensor中；而一套同樣大小的彩色影象可以保持在(128,256,256,3)的tensor中。
如果是video data,往往必須是5維資料。
來自為知筆記(wiz)
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