欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

keras訓(xùn)練曲線,混淆矩陣,CNN層輸出可視化實(shí)例

 更新時(shí)間:2020年06月15日 11:50:17   作者:3D_DLW  
這篇文章主要介紹了keras訓(xùn)練曲線,混淆矩陣,CNN層輸出可視化實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

訓(xùn)練曲線

def show_train_history(train_history, train_metrics, validation_metrics):
 plt.plot(train_history.history[train_metrics])
 plt.plot(train_history.history[validation_metrics])
 plt.title('Train History')
 plt.ylabel(train_metrics)
 plt.xlabel('Epoch')
 plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')

# 顯示訓(xùn)練過(guò)程
def plot(history):
 plt.figure(figsize=(12, 4))
 plt.subplot(1, 2, 1)
 show_train_history(history, 'acc', 'val_acc')
 plt.subplot(1, 2, 2)
 show_train_history(history, 'loss', 'val_loss')
 plt.show()

效果:

plot(history)

混淆矩陣

def plot_confusion_matrix(cm, classes,
    title='Confusion matrix',
    cmap=plt.cm.jet):
 cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
 plt.title(title)
 plt.colorbar()
 tick_marks = np.arange(len(classes))
 plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
 plt.yticks(tick_marks, classes)
 thresh = cm.max() / 2.
 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
 plt.text(j, i, '{:.2f}'.format(cm[i, j]), horizontalalignment="center",
   color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
 plt.tight_layout()
 plt.ylabel('True label')
 plt.xlabel('Predicted label')
 plt.show()

# 顯示混淆矩陣
def plot_confuse(model, x_val, y_val):
 predictions = model.predict_classes(x_val)
 truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 將one-hot轉(zhuǎn)化為label
 conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions)
 plt.figure()
 plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel)+1))

其中y_val以one-hot形式輸入

效果:

x_val.shape # (25838, 48, 48, 1)
y_val.shape # (25838, 7)
plot_confuse(model, x_val, y_val)

CNN層輸出可視化

# 卷積網(wǎng)絡(luò)可視化
def visual(model, data, num_layer=1):
 # data:圖像array數(shù)據(jù)
 # layer:第n層的輸出
 data = np.expand_dims(data, axis=0) # 開(kāi)頭加一維
 layer = keras.backend.function([model.layers[0].input], [model.layers[num_layer].output])
 f1 = layer([data])[0]
 num = f1.shape[-1]
 plt.figure(figsize=(8, 8))
 for i in range(num):
 plt.subplot(np.ceil(np.sqrt(num)), np.ceil(np.sqrt(num)), i+1)
 plt.imshow(f1[0, :, :, i] * 255, cmap='gray')
 plt.axis('off')
 plt.show()

num_layer : 顯示第n層的輸出

效果

visual(model, data, 1) # 卷積層
visual(model, data, 2) # 激活層
visual(model, data, 3) # 規(guī)范化層
visual(model, data, 4) # 池化層

補(bǔ)充知識(shí):Python sklearn.cross_validation.train_test_split及混淆矩陣實(shí)現(xiàn)

sklearn.cross_validation.train_test_split隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集

一般形式:

train_test_split是交叉驗(yàn)證中常用的函數(shù),功能是從樣本中隨機(jī)的按比例選取train data和testdata,形式為:

X_train,X_test, y_train, y_test =
cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)

參數(shù)解釋?zhuān)?/strong>

train_data:所要?jiǎng)澐值臉颖咎卣骷?/p>

train_target:所要?jiǎng)澐值臉颖窘Y(jié)果

test_size:樣本占比,如果是整數(shù)的話(huà)就是樣本的數(shù)量

random_state:是隨機(jī)數(shù)的種子。

隨機(jī)數(shù)種子:其實(shí)就是該組隨機(jī)數(shù)的編號(hào),在需要重復(fù)試驗(yàn)的時(shí)候,保證得到一組一樣的隨機(jī)數(shù)。比如你每次都填1,其他參數(shù)一樣的情況下你得到的隨機(jī)數(shù)組是一樣的。但填0或不填,每次都會(huì)不一樣。隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生取決于種子,隨機(jī)數(shù)和種子之間的關(guān)系遵從以下兩個(gè)規(guī)則:種子不同,產(chǎn)生不同的隨機(jī)數(shù);種子相同,即使實(shí)例不同也產(chǎn)生相同的隨機(jī)數(shù)。

示例

fromsklearn.cross_validation import train_test_split
train= loan_data.iloc[0: 55596, :]
test= loan_data.iloc[55596:, :]
# 避免過(guò)擬合,采用交叉驗(yàn)證,驗(yàn)證集占訓(xùn)練集20%,固定隨機(jī)種子(random_state)
train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train,
             target,
             test_size = 0.2,
             random_state = 0)
train_y= train_y['label']
test_y= test_y['label']

plot_confusion_matrix.py(混淆矩陣實(shí)現(xiàn)實(shí)例)

print(__doc__)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Split the data into a training set and a test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# Run classifier, using a model that is too regularized (C too low) to see
# the impact on the results
classifier = svm.SVC(kernel='linear', C=0.01)
y_pred = classifier.fit(X_train, y_train).predict(X_test)

def plot_confusion_matrix(cm, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
 plt.title(title)
 plt.colorbar()
 tick_marks = np.arange(len(iris.target_names))
 plt.xticks(tick_marks, iris.target_names, rotation=45)
 plt.yticks(tick_marks, iris.target_names)
 plt.tight_layout()
 plt.ylabel('True label')
 plt.xlabel('Predicted label')

# Compute confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
np.set_printoptions(precision=2)
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(cm)

# Normalize the confusion matrix by row (i.e by the number of samples
# in each class)
cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print('Normalized confusion matrix')
print(cm_normalized)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(cm_normalized, title='Normalized confusion matrix')

plt.show()

以上這篇keras訓(xùn)練曲線,混淆矩陣,CNN層輸出可視化實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Python2.x版本中cmp()方法的使用教程

    Python2.x版本中cmp()方法的使用教程

    這篇文章主要介紹了Python2.x版本中cmp()方法的使用教程,在Python3.x版本中該方法不再被內(nèi)置,需要的朋友可以參考下
    2015-05-05
  • Python字符串處理之count()方法的使用

    Python字符串處理之count()方法的使用

    這篇文章主要介紹了Python字符串處理之count()方法的使用,是Python入門(mén)的基礎(chǔ)知識(shí),需要的朋友可以參考下
    2015-05-05
  • Django之PopUp的具體實(shí)現(xiàn)方法

    Django之PopUp的具體實(shí)現(xiàn)方法

    今天小編就為大家分享一篇Django之PopUp的具體實(shí)現(xiàn)方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2019-08-08
  • Pandas實(shí)現(xiàn)解析JSON數(shù)據(jù)與導(dǎo)出的示例詳解

    Pandas實(shí)現(xiàn)解析JSON數(shù)據(jù)與導(dǎo)出的示例詳解

    其實(shí)使用pandas解析JSON?Dataset要方便得多,所以這篇文章主要為大家介紹了Pandas實(shí)現(xiàn)解析JSON數(shù)據(jù)與導(dǎo)出的具體方法,需要的小伙伴可以收藏一下
    2023-07-07
  • Python+騰訊云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)每日自動(dòng)健康打卡

    Python+騰訊云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)每日自動(dòng)健康打卡

    本文主要介紹了通過(guò)Python+騰訊云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)每日自動(dòng)健康打卡,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2021-12-12
  • Python解方程組 scipy.optimize.fsolve()函數(shù)如何求解帶有循環(huán)求和的方程式

    Python解方程組 scipy.optimize.fsolve()函數(shù)如何求解帶有循環(huán)求和的方程式

    這篇文章主要介紹了Python解方程組 scipy.optimize.fsolve()函數(shù)如何求解帶有循環(huán)求和的方程式,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2023-06-06
  • Python實(shí)現(xiàn)DHCP請(qǐng)求方式

    Python實(shí)現(xiàn)DHCP請(qǐng)求方式

    這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)DHCP請(qǐng)求方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2024-06-06
  • 用python寫(xiě)掃雷游戲?qū)嵗a分享

    用python寫(xiě)掃雷游戲?qū)嵗a分享

    我們給大家分享了一篇關(guān)于用python寫(xiě)一個(gè)掃雷經(jīng)典游戲的實(shí)例代碼,大家可以測(cè)試運(yùn)行下。
    2018-05-05
  • python list的index()和find()的實(shí)現(xiàn)

    python list的index()和find()的實(shí)現(xiàn)

    這篇文章主要介紹了python list的index()和find()的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-11-11
  • python3實(shí)現(xiàn)無(wú)權(quán)最短路徑的方法

    python3實(shí)現(xiàn)無(wú)權(quán)最短路徑的方法

    這篇文章主要介紹了python3實(shí)現(xiàn)無(wú)權(quán)最短路徑的方法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2021-05-05

最新評(píng)論