Jak trenować prostą sieć neuronową przy użyciu TensorFlow 2 i Keras?

Wytrenowanie prostego modelu sieci neuronowej w TensorFlow 2 Keras jest stosunkowo proste, ale wymaga znajomości podstawowych koncepcji uczenia maszynowego i przetwarzania danych. W tej długiej i szczegółowej instrukcji omówię krok po kroku, jak wytrenować prostą sieć neuronową przy użyciu TensorFlow 2 Keras.

1. Zaimportuj niezbędne biblioteki:
   Aby zacząć, musisz zaimportować odpowiednie biblioteki. Najpierw zaimportuj TensorFlow i Keras, a także inne biblioteki, które mogą się przydać, na przykład numpy do manipulacji danymi.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

1. Przygotuj dane treningowe:
   Następnym krokiem jest przygotowanie danych treningowych. W tej instrukcji skorzystamy z wbudowanego zestawu danych, aby uprościć proces. Nie mniej jednak, można także załadować dane z zewnętrznych źródeł.

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

1. Przygotuj dane:
   Przed wytrenowaniem modelu, musisz wykonać kilka przekształceń danych, takich jak normalizacja, zmiana kształtu itp.

x_train = x_train.reshape(-1, 28*28) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28) / 255.0

1. Zbuduj model sieci neuronowej:
   Teraz możesz zdefiniować architekturę swojej sieci neuronowej. W tym przypadku skorzystamy z jednej warstwy ukrytej z 128 neuronami i funkcją aktywacji ReLU oraz warstwą wyjściową z 10 neuronami i funkcją aktywacji softmax.

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

1. Skompiluj model:
   Następnie skompiluj model, określając optymalizator, funkcję strat i metryki do monitorowania.

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

1. Wytrenuj model:
   Teraz możesz rozpocząć proces trenowania modelu na danych treningowych.

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

1. Oceń model:
   Po zakończeniu trenowania, możesz ocenić skuteczność modelu na danych testowych.

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

1. Predykcja:
   Na koniec, można użyć wytrenowanego modelu do predykcji na nowych danych.

predictions = model.predict(x_test)

To są podstawowe kroki potrzebne do wytrenowania prostego modelu sieci neuronowej w TensorFlow 2 Keras. Oczywiście istnieje wiele innych zaawansowanych technik i konceptów, które można zastosować, aby poprawić jakość modelu, ale te kroki powinny dać Ci solidne podstawy. Zachęcam do dalszego eksperymentowania i nauki, aby doskonalić swoje umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego.