数据增强-随机转动(pyplot.subplot绘制MNIST手写数字多个子图)

该博客展示了如何使用pyplot.subplot绘制MNIST手写数字数据集的多个子图,创建3x3和3x4的图像网格。同时,通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator实现数据增强,演示了如何随机旋转图像90°以增强训练数据集。

一:pyplot.subplot绘制MNIST手写数字多个子图

from keras.datasets import mnist
from matplotlib import pyplot
# load data
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# create a grid of 3x3 images
for i in range(0, 9):
    pyplot.subplot(330 + 1 + i)
    pyplot.imshow(X_train
### 构建两层神经网络对MNIST手写数字进行分类 #### 1. 导入必要的库 为了构建并训练一个简单的两层神经网络来对手写数字进行分类,首先需要导入所需的Python库。这包括用于加载和预处理数据的模块以及定义模型架构的核心组件。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical ``` 这些命令引入了`tensorflow`及其子包`keras`中的功能,后者提供了高层API以便快速创建复杂的机器学习模型[^2]。 #### 2. 加载与准备数据集 接下来是从Keras内置的数据集中获取MNIST像,并对其进行标准化处理以适应后续操作的需求: ```python (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)) train_images = train_images.astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)) test_images = test_images.astype('float32') / 255 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels) ``` 上述代码片段完成了几个重要任务:下载MNIST数据库;调整输入片大小使之成为一维向量形式;将像素强度值缩放到区间\[0,1\];最后把标签转换成独热编码(one-hot encoding)[^3]. #### 3. 定义模型结构 现在可以建立具有两个隐藏层的人工神经元网络(ANN)。这里采用的是密集连接型(Densely Connected),即每一层上的节点都与其他各层相连: ```python model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,))) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) ``` 这段脚本初始化了一个顺序堆叠式的层感知器(Multilayer Perceptron, MLP),其中包含了第一个拥有512个单元且激活函数为ReLU(Rectified Linear Unit) 的隐含层,紧接着是一个输出维度等于类别数目的Softmax层用来预测概率分布. #### 4. 编译配置优化算法及损失度量方式 完成模型设计之后,则需指定求解过程所使用的梯度下降法变体以及其他辅助参数如性能指标等: ```python model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 此部分指定了RMSProp作为更新权重的方法之一,它能够自适应调节步长从而加快收敛速度; 同时选择了交叉熵(cross entropy)衡量误差水平,并关注最终准确率的变化趋势. #### 5. 训练模型 有了完整的设置后就可以调用fit()方法启动迭代计算循环直至达到预定轮次或满足特定条件为止: ```python history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128, validation_split=0.2) ``` 此处设置了总共执行五遍完整扫描整个训练样本集合的过程(batch size设为128意味着每次仅取固定数量实例参与反向传播); 此外还保留了一定量比例的数据供验证用途,帮助监控泛化能力的表现情况. #### 6. 绘制精度和损失曲线 训练完成后可以通过绘制表直观了解模型在整个过程中表现出来的特性变化规律: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(loc='lower right') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend(loc='upper right') plt.tight_layout() plt.show() ``` 该段绘指令利用Matplotlib工具箱呈现出了随时间推移而演变的学习动态——左侧展示了不同阶段下的平均正确率对比关系;右侧则反映了累积错误程度的发展轨迹[^4].
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