Python深度学习笔记09--使用Keras建立循环神经网络

作者:神秘网友 发布时间:2021-01-25 13:51:44

Python深度学习笔记09--使用Keras建立循环神经网络

6.2 理解循环神经网络

6.2.1 Keras中的循环层:

 1 from keras.layers import SimpleRNN
 2 
 3 from keras.models import Sequential
 4 from keras.layers import Embedding, SimpleRNN
 5 
 6 model = Sequential()
 7 model.add(Embedding(10000, 32))
 8 model.add(SimpleRNN(32))
 9 model.summary()
10 
11 model = Sequential()
12 model.add(Embedding(10000, 32))
13 model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
14 model.summary()
15 
16 
17 model = Sequential()
18 model.add(Embedding(10000, 32))
19 model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
20 model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
21 model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
22 model.add(SimpleRNN(32))  # This last layer only returns the last outputs.
23 model.summary()
24 
25 
26 from keras.datasets import imdb
27 from keras.preprocessing import sequence
28 
29 max_features = 10000  # number of words to consider as features
30 maxlen = 500  # cut texts after this number of words (among top max_features most common words)
31 batch_size = 32
32 
33 print('Loading data...')
34 (input_train, y_train), (input_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
35 print(len(input_train), 'train sequences')
36 print(len(input_test), 'test sequences')
37 
38 print('Pad sequences (samples x time)')
39 input_train = sequence.pad_sequences(input_train, maxlen=maxlen)
40 input_test = sequence.pad_sequences(input_test, maxlen=maxlen)
41 print('input_train shape:', input_train.shape)
42 print('input_test shape:', input_test.shape)
43 
44 
45 from keras.layers import Dense
46 
47 model = Sequential()
48 model.add(Embedding(max_features, 32))
49 model.add(SimpleRNN(32))
50 model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
51 
52 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
53 history = model.fit(input_train, y_train,
54                     epochs=10,
55                     batch_size=128,
56                     validation_split=0.2)
57 
58 
59 import matplotlib.pyplot as plt
60 
61 acc = history.history['acc']
62 val_acc = history.history['val_acc']
63 loss = history.history['loss']
64 val_loss = history.history['val_loss']
65 
66 epochs = range(len(acc))
67 
68 plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
69 plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
70 plt.title('Training and validation accuracy')
71 plt.legend()
72 
73 plt.figure()
74 
75 plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
76 plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
77 plt.title('Training and validation loss')
78 plt.legend()
79 
80 plt.show()

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