Как установить keras

se.moevm.info

Используя терминал и утилиту pip установить библиотеки:

pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib pip install scikit-learn

Установить библиотеку Keras:

Установка Keras напрямую

pip install Keras

При установке будут скачаны все необходимые зависимости. Проверить, что также был установлен TensorFlow. Для этого необходимо ввести:

pip list

В выведенном списке необходимо найти строчку tensorflow 1.15 Если данная строка отсутствует, то необходимо ввести:

pip install "tensorflow==1.15"

Для подключения библиотеки Keras в коде необходимо будет вводить:

import keras #подключение библиотеки from keras import layers #подключение модуля Keras с слоями

Установка Keras через TensorFlow

Модуль Keras также поставляется в составе модуля TensorFlow Для установки, необходимо ввести:

pip install tensorflow

Для подключения библиотеки Keras в коде необходимо будет вводить:

import tensorflow as tf import tf.keras as keras #подключение библиотеки from keras import layers #подключение модуля Keras с слоями

import tensorflow.keras #подключение библиотеки from tensorflow.keras import layers #подключение модуля Keras с слоями

courses/artificial_neural_networks/dependency.txt · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)

Keras — установка и первое знакомство

После изучения необходимых теоретических аспектов, мы готовы к построению и обучению НС. На одном из прошлых занятий по back propagation, мы буквально вручную прописывали алгоритм обучения и структуру сети. Но, это не лучший путь. Особенно, когда сеть становится большой, а критериев качества и методов оптимизации – пруд пруди. Гораздо проще воспользоваться одним из пакетов по разработке и обучению нейросетей. Благо, что на сегодняшний день их масса. Вот диаграмма популярности таких фреймворков, взятая из официальной документации по Keras:

Как видим, по состоянию на 2018 год лидером является TensorFlow, разработанный компанией Google, специально для создания сетей самой разной структуры. Кроме того, TensorFlow позволяет проводить обучение на графических процессорах (GPU), компьютеров объединенных в сеть. Это значительно повышает скорость работы алгоритмов. Но TensorFlow – относительно низкоуровневый фреймворк. Проектировать на нем НС все равно, что писать программу на ассемблере (машинном коде), вместо того, чтобы воспользоваться языками высокого уровня. Как раз другие фреймворки из диаграммы и являются, своего рода, такими языками. Они значительно упрощают процесс проектирования нейросетей. И, в частности, один из самых популярных пакетов Keras является некой надстройкой, оболочкой над TensorFlow:

То есть, используя API Keras, мы в действительности создаем нейросеть на TensorFlow, но делаем это гораздо быстрее. Кроме того, API Keras является официальным фронтендом TensorFlow и мы можем им воспользоваться, просто установив TensorFlow. Для этого нужно выполнить в терминале команду:

pip install tensorflow

Начнется установка, достаточно долгая, т.к. пакет весьма объемный. Дополнительно, мне пришлось установить еще модуль:

pip install tf-nightly

Возможно, еще придется установить Keras как самостоятельный пакет:

pip install keras

Но это все индивидуально и вам не стоит торопиться этого делать, сначала попробуйте только первую команду.

Теперь, начиная с версии

автоматически используется GPU процессора. Для этого на компьютере должно быть установлено специальное ПО:

CUDA для GPU TensorFlow

Иначе, будут выдаваться предупреждения, всякий раз при запуске программы. Но я не стал устанавливать дополнительное ПО, а просто вначале программы пишу строчки:

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

И предупреждения перестают отображаться. Как поступить вам, решайте сами.

Итак, после установки, можно проверить корректность работы TensorFlow и Keras с помощью двух импортов:

import tensorflow as tf from tensorflow import keras

Если здесь программа не выдает никаких ошибок, то, скорее всего, пакеты были успешно установлены и готовы к работе.

Еще один вариант – использовать коллабораторию гугла:

Это специальный сервис для работ по машинному обучению, в том числе и с нейронными сетями. Например, вот у меня здесь написана программа в специальном редакторе

Он очень прост в использовании, поэтому нет смысла его объяснять. Преимущество здесь в том, что вам понадобится только браузер и выход в интернет, чтобы начать проектировать и обучать НС. Это хорошая стартовая площадка. Возможно, я буду показывать часть программ здесь.

Пример построения сети на Keras

Итак, теперь, когда мы с вами разобрались с установкой Keras, давайте воспользуемся его API для построения и обучения простой НС. Сначала я думал взять один из примеров предыдущего занятия, но потом в документации увидел интересную реализацию: перевода градусов Цельсия в градусы Фаренгейта. Общая формула, такая:

Это один из примеров задачи регрессии, когда на выходе сети формируется числовое значение, в данном случае – градусы по Фаренгейту. Итак, для такого преобразования достаточно взять следующую нейросеть с линейной функцией активацией:

Выходное значение будет формироваться как:

Очевидно, что в рамках нашей задачи:

Давайте построим такую простейшую сеть и выполним ее обучение. Сначала импортируем необходимые модули:

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import Dense

Я чуть позже поясню: что здесь что. Далее, в качестве обучающего множества будем использовать два списка:

c = np.array([-40, -10, 0, 8, 15, 22, 38]) f = np.array([-40, 14, 32, 46, 59, 72, 100])

И, затем, определим модель НС, как последовательную, т.е. состоящую из слоев, идущих друг за другом. Именно такие НС мы рассматривали на наших занятиях:

model = keras.Sequential()

Добавим в эту модель слой нейронов, состоящий из одного нашего выходного нейрона, имеющий ровно один вход и линейную активационную функцию:

model.add(Dense(units=1, input_shape=(1,), activation='linear'))

Здесь units=1 означает один нейрон, а input_shape=(1,) – один вход. Конструктор Dense формирует полносвязный слой, то есть, все входы будут связаны со всеми нейронами данного слоя. В нашем простейшем случае – это связь и дополнительно, автоматически, для каждого нейрона добавляется смещение – bias.

Теперь, когда структура НС определена, ее нужно скомпилировать, указав критерий качества и способ оптимизации алгоритма градиентного спуска. В рамках данной задачи мы выберем минимум среднего квадрата ошибки и оптимизацию по Adam:

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=keras.optimizers.Adam(0.1))

Видите, нам здесь понадобились знания теоретического материала прошлых занятий. Мы теперь знаем, что такое ‘mean_squared_error’ и когда его выбирать, а также знакомы с принципом оптимизации по Adam и знаем зачем это нужно. Здесь и далее без теоретического материала не обойтись. А вот это значение 0,1 – это шаг сходимости алгоритма обучения. Мы его обозначали через лямбда:

Что еще происходит на этапе компиляции? Сеть автоматически инициализируется начальными значениями весов связей. Так, что теперь она полностью готова к этапу обучения.

Для запуска обучения используется метод fit:

log = model.fit(c, f, epochs=500, verbose=False)

Здесь передается обучающая выборка для входных и выходных значений, затем, число эпох, т.е. выборка будет пропущена через сеть 500 раз и на каждой итерации будут корректироваться весовые коэффициенты и вычисляться значение критерия качества. Последний параметр указывает не отображать в консоли текущую информацию при обучении сети. Мы ее выведем после, используя объект log:

plt.plot(log.history['loss']) plt.grid(True) plt.show()

Здесь идет обращение к истории, берутся значения критерия качества (функции потерь – loss function) и отображаются в виде графика.

По идее, все, наша сеть сформирована, обучена и давайте посмотрим как это все будет работать. После запуска программы увидим следующий график:

То есть, наш критерий качества уже на 400-й эпохе практически перестал уменьшаться. Хорошо, теперь было бы интересно узнать как работает сеть и какие весовые коэффициенты были найдены. Чтобы подать на вход произвольное значение, нужно воспользоваться методом predict:

print(model.predict([100]))

Он возвратит выходное значение и мы его отобразим в консоли. А для отображения весовых коэффициентов, запишем метод get_weights:

print(model.get_weights())

Снова запустим программу и в консоли увидим строчки:

[[211.27545]]
[array([[1.8292068]], dtype=float32), array([28.35477], dtype=float32)]

Нейросеть перевела 100 градусов Цельсия в 211 градусов по Фаренгейту, что близко к истине:

А весовые коэффициенты были определены как 1,8 и 28 – также близко к требуемым величинам.

Вот простейший пример того, как с помощью Keras можно описать сеть, определить для нее критерий качества, оптимизационные параметры и провести обучение.

В качестве самостоятельного задания, установите у себя пакет TensorFlow и повторите этот пример.

На следующем занятии мы продолжим знакомиться с API Keras на примерах решения уже более сложных задач.

Видео по теме

Нейронные сети: краткая история триумфа

Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на Python

Персептрон — возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python

Back propagation — алгоритм обучения по методу обратного распространения | #3 нейросети на Python

Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки | #4 нейросети на Python

Переобучение — что это и как этого избежать, критерии останова обучения | #5 нейросети на Python

Функции активации, критерии качества работы НС | #6 нейросети на Python

Keras — установка и первое знакомство | #7 нейросети на Python

Keras — обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на Python

Как нейронная сеть распознает цифры | #9 нейросети на Python

Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10 нейросети на Python

Dropout — метод борьбы с переобучением нейронной сети | #11 нейросети на Python

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12 нейросети на Python

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14 нейросети на Python

Примеры архитектур сверточных сетей VGG-16 и VGG-19 | #15 нейросети на Python

Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

Делаем перенос стилей изображений с помощью Keras и Tensorflow | #17 нейросети на Python

Как нейронная сеть раскрашивает изображения | #18 нейросети на Python

Введение в рекуррентные нейронные сети | #19 нейросети на Python

Как рекуррентная нейронная сеть прогнозирует символы | #20 нейросети на Python

Делаем прогноз слов рекуррентной сетью Embedding слой | #21 нейросети на Python

Как работают RNN. Глубокие рекуррентные нейросети | #22 нейросети на Python

LSTM — долгая краткосрочная память | #23 нейросети на Python

Как делать сентимент-анализ рекуррентной LSTM сетью | #24 нейросети на Python

Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа | #25 нейросети на Python

Двунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети | #26 нейросети на Python

Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на Python

Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое? | #28 нейросети на Python

Делаем вариационный автоэнкодер (VAE) в Keras | #29 нейросети на Python

Расширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) | #30 нейросети на Python

Что такое генеративно-состязательные сети (GAN) | #31 нейросети на Python

Делаем генеративно-состязательную сеть в Keras и Tensorflow | #32 нейросети на Python

© 2023 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

How to Install and Import Keras in Anaconda/Jupyter Notebooks

Do you work in Jupyter Notebooks and have an issue in installing and hence importing Keras? Well, you are at the right place.

I was in the same boat a few days back. I struggled for a few hours and could not get a breakthrough and gave up that day. The next day, I again started with a different approach and it clicked!

Just a disclaimer I work on Mac OSx Sierra(10.12.6) and this post is all about installing Keras and importing keras in Jupyter Notebook.

Installing Keras in Anaconda

So, first I did what I usually do to install any library.

pip install keras

But, it did not actually work. When I tried to import keras in my Jupyter Notebook, I got the below error:

ImportError: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. Install TensorFlow via `pip install tensorflow`

So, what I did next is to try installing tensorflow as per the error message. Guess what? I got another error:

ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

I tried uninstalling and then re-installing and keep on getting some error or another.

So, I did a couple of search in google and tried the below suggestions:

conda update wrapt pip install tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14 pip install tensorflow ==1.14

No! Nada! Nothing worked!

But finally, I got a solution which actually worked and it is simple! Stay tuned!

A Working Solution:

Step 1: Create a new environment

Open the terminal and create a new environment. I have named my environment “keras_env“.

conda create --name keras_env

Step 2: Activate the environment

Now, activate the environment created above.

conda activate keras_env

Step 3: Install keras

To install keras, we need to type the below command:

conda install -c anaconda keras

It will take some time to install.

After analyzing, it will show a list of packages to be installed and will ask for a confirmation to proceed. Press Y to continue.

Step 5: Import Keras in Jupyter Notebook

Once the installation is complete, open Anaconda Environments. The new environment created above should be there. For me, it is called “keras_env“. Now, search for the library Keras in the new environment. It should be right there if everything goes well.

It should have also installed tensorflow.

Now, go back home and check if the “Applications on” is set to the new environment. For me, it is keras_env.

Finally, you are all set to open the Jupyter Notebook. So, when I clicked on Jupyter Notebook, it took some time to install first, and then it opened. You may get a message like below in Anaconda.

Once the Jupyter Notebook is open, import keras and Voila!

It took so much time to install and import keras that I totally forgot why I was even trying to import Keras!

Happy Learning and Happy Coding!

Please clap once if this post actually solve your problem.

8 comments

Anandan Subramani

Thank you very much. keras_env works. It imports following models successfully:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout, Activation, Conv2D, MaxPooling2D However, I am running into another issue. When I import pandas or numpy or sklearn it fails. In other words, I can import only keras, not the models in standard base environment So, I created a new environment called ‘combo_env’ and pushed both keras and base into it, here is how:
(keras_env) python -m ipykernel install –user –name=combo_env
activate base
(base) python -m ipykernel install –user –name=combo_env
now in Jupyter notebook under comb_env only standard modules like pandas, numpy, sklearn work, not keras Could you please help, how to create a kernel where keras and other standard regular models can be imported Thanks

Keras — Установка и настройка

Если вы пристально следите за технологической сценой, вы наверняка слышали термин «глубокое обучение».

Эта технология произвела революцию в искусственном интеллекте, помогая человечеству создавать машины и системы, о которых раньше мы только мечтали. По сути, Deep Learning — это подсистема машинного обучения, в которой используются глубокие искусственные нейронные сети.

Простой в использовании и широко поддерживаемый, Keras делает работу с глубоким изучением очень удобной и эффективной.

Как начать работу с Keras?

Глубокие нейронные сети все больше входят в моду, но сложность освоения их основных структур является серьезным препятствием для использования многими разработчиками, которые плохо знакомы с машинным обучением.

На протяжении 2010-2020 годов было предложено несколько улучшенных и упрощенных высокоуровневых API для построения моделей нейронных сетей. Все они в целом похожи, но демонстрируют значительные различия при ближайшем рассмотрении.

Keras — один из ведущих API-интерфейсов нейронных сетей высокого уровня. Он написан на Python и поддерживает несколько внутренних вычислительных движков нейронных сетей. Основная идея разработки Keras — облегчить эксперименты путем быстрого прототипирования. Способность перейти от идеи к результату с наименьшей возможной задержкой является ключом к хорошим исследованиям машинного интеллекта.

По сути — это просто высокоуровневая библиотека, построенная на основе Theano или TensorFlow. Keras предоставляет API типа scikit-learn для построения нейронных сетей. Разработчики могут использовать Keras для быстрого построения нейронных сетей, не беспокоясь о математических аспектах тензорной алгебры, численных методах и методах оптимизации.

Начать работу с Keras без проблем может любой разработчик, который уже имел дело со средой Python.

Установка Keras

Для начала работы вам потребуется следующее предустановленное программное обеспечение:

язык Python 2.7+ (Python 3 также вполне подойдет);
последнюю версию научной библиотеки SciPy с NumPy;
последнюю версию библиотеки матриц Matplotlib – можно использовать по желанию, нужна для визуализации ресерч-анализа данных;
последнюю версию библиотеки численных вычислений Theano.

Далее установите пакет keras R из GitHub следующим образом:

Devtools :: install_github ( "rstudio / keras")

Интерфейс Keras R по умолчанию использует серверный движок TensorFlow. Чтобы установить как базовую библиотеку Keras, так и бэкэнд TensorFlow, используйте функцию install_keras ():

library (keras) install_keras ()

Это обеспечит вам стандартные установки Keras и TensorFlow на основе процессора. Если вы хотите более индивидуальную установку, например, желаете воспользоваться преимуществами графических процессоров NVIDIA, обратитесь к документации по install_keras ().

Загрузка данных с диска

Специального способа загрузки данных в Keras с локального диска не существует, просто сохраните данные теста и работайте с ними в соответствующей папке.

-- current directory -- data | --train | -- test

Если ваш поток каталогов такой, то для загрузки данных вы можете использовать следующий код:

import os import numpy as np from keras.preprocessing import image PATH = os.getcwd() train_path = PATH+'/data/train/' train_batch = os.listdir(train_path) x_train = [] # if data are in form of images for sample in train_data: img_path = train_path+sample x = image.load_img(img_path).

Определение архитектуры модели Keras

Базовая структура данных Keras — это модель, способ организации слоев. В Keras доступно два основных типа моделей: последовательная модель и класс Model, используемый с функциональным API. Простейшим типом модели является последовательная модель, линейный стек слоев.

Последовательная модель представляет собой линейный стек слоев, и слои можно описать очень просто.

Вот пример из документации Keras, которая использует model.add () для определения двух плотных слоев в последовательной модели:

import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense #Create Sequential model with Dense layers, using the add method model = Sequential() #Dense implements the operation: # output = activation(dot(input, kernel) + bias) #Units are the dimensionality of the output space for the layer, # which equals the number of hidden units #Activation and loss functions may be specified by strings or classes model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) #The compile method configures the model’s learning process model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) #The fit method does the training in batches # x_train and y_train are Numpy arrays --just like in the Scikit-Learn API. model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) #The evaluate method calculates the losses and metrics # for the trained model loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) #The predict method applies the trained model to inputs # to generate outputs classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

Стоит также отметить, как мало фактического кода в реальном коде по сравнению, скажем, с низкоуровневыми API TensorFlow. Для каждого определения уровня требуется одна строка кода, для компиляции (определение процесса обучения) требуется одна строка кода, а для подбора (обучения), оценки (расчета потерь и метрик) и прогнозирования выходных данных обученной модели требуется по одной строке кода.

Подготовка модели к работе

Мы начинаем с создания последовательной модели, а затем добавляем слои с помощью оператора pipe (%>%):

model % layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = c(784)) %>% layer_dropout(rate = 0.4) %>% layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>% layer_dropout(rate = 0.3) %>% layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')

Аргумент input_shape для первого слоя определяет форму входных данных (числовой вектор длиной 784, представляющий изображение в градациях серого). Последний слой выводит числовой вектор длиной 10 (вероятности для каждой цифры), используя функцию активации softmax.

Используйте функцию summary (), чтобы напечатать детали модели:

summary(model) Model ___________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # =================================================================== dense_1 (Dense) (None, 256) 200960 ___________________________________________________________________________ dropout_1 (Dropout) (None, 256) 0 ___________________________________________________________________________ dense_2 (Dense) (None, 128) 32896 ___________________________________________________________________________ dropout_2 (Dropout) (None, 128) 0 ___________________________________________________________________________ dense_3 (Dense) (None, 10) 1290 =================================================================== Total params: 235,146 Trainable params: 235,146 Non-trainable params: 0 ___________________________________________________________________________

Затем скомпилируйте модель с соответствующей функцией потерь, оптимизатором и метриками:

model %>% compile( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = optimizer_rmsprop(), metrics = c('accuracy')

Распознавание изображений с использованием обученной модели

Пример MNIST

Мы можем изучить основы Keras, пройдя простой пример: распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST.

MNIST состоит из 28 x 28 px изображений в градациях серого, например:

5 0 4 1

Набор данных также включает в себя метки для каждого изображения, указывающие нам, какая это цифра. Например, метки для изображений выше 5, 0, 4 и 1.

Подготовка данных

Набор данных MNIST включен в Keras и доступен с помощью функции dataset_mnist ().

Здесь мы загружаем набор данных, затем создаем переменные для наших тестовых и обучающих данных:

library (keras) mnist

Данные x - это трехмерный массив (изображения, ширина, высота) значений оттенков серого. Чтобы подготовить данные для обучения, мы конвертируем трехмерные массивы в матрицы, изменяя ширину и высоту в одном измерении (28x28 изображений сведены в длину 784 вектора).

Затем мы конвертируем значения в градациях серого из целых чисел в диапазоне от 0 до 255 в значения с плавающей запятой в диапазоне от 0 до 1:

# reshape x_train

Данные y представляют собой целочисленный вектор со значениями в диапазоне от 0 до 9.

Чтобы подготовить эти данные к обучению, мы однозначно кодируем векторы в двоичные матрицы классов, используя функцию Keras to_categorical ():

y_train

Этот пример показывает, как реализовать сверточную нейронную сеть по распознаванию образов с Keras. Такие модели позволяют достичь более высокой точности, чем стандартные полностью подключенные сети, а работа с ними занимает совсем немного времени.

Заказывайте хостинг в компании “Хостинг Украина” . У нас Вы сможете подобрать тот пакет услуг, который максимально будет соответствовать потребностям вашего бизнеса.

Качественный и не дорогой SSD хостинг от 1$, VPS на SSD от 12$, Cloud (облачный) хостинг от 3$, облачный VPS от 6$. Выделенный сервер или dedicated server.

Просто выберите домен , хостинг и установите подходящую CMS в один клик.

Мы предлагаем лучший виртуальный хостинг для сайтов на Joomla , WordPress и других популярных CMS с поддержкой PHP, Perl, MySQL.

У нас круглосуточная техническая поддержка , которая поможет решить любые возникшие вопросы относительно хостинга или домена.