Keras ist eine benutzerfreundliche Open-Source-Softwarebibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze mit Python zu erstellen und zu trainieren. Es ist eine hochmodulare Bibliothek, die es ermöglicht, schnell neuronale Netze zu erstellen und zu testen.
Um Keras mit Python zu verwenden, muss man zunächst sicherstellen, dass die notwendigen Bibliotheken auf dem System installiert sind. Dazu gehören NumPy, Pandas und TensorFlow. Im Folgenden ein paar Worte zu diesen Bibliotheken.
Die Bibliothek NumPy
NumPy (Numerical Python) ist eine Open-Source-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python. Sie bietet eine Reihe von Funktionen und Funktionalitäten, die für die Arbeit mit großen, multi-dimensionalen Arrays und Matrizen von Numerikdaten erforderlich sind.
Ein Beispiel für große Numerikdaten wäre eine Datenbank mit Millionen von Finanztransaktionen, ein anderes eine Sammlung von meteorologischen Daten über einen Zeitraum von Jahren. Auch medizinische Daten, wie beispielsweise CT-Scan-Bilder oder genetische Daten, können zu großen Numerikdaten führen. In der Regel handelt es sich dabei um Daten, die zu groß sind, um von einer einzelnen Person oder einem einzelnen Computer verarbeitet zu werden. Es ist daher notwendig, spezielle Tools und Techniken einzusetzen, um sie zu analysieren und zu interpretieren.
NumPy bietet zahlreiche Funktionen für das Arbeiten mit numerischen Daten, einschließlich Funktionen zum Erstellen von Arrays, Manipulieren von Arrays, Berechnen von Statistiken und vieles mehr. Es bietet auch Integration mit anderen wissenschaftlichen Bibliotheken wie SciPy und Matplotlib.
NumPy ist eine wichtige Bibliothek für das wissenschaftliche Rechnen mit Python und wird häufig in Anwendungen wie maschinellem Lernen, Datenanalyse und wissenschaftlichen Simulationen verwendet.
pip install -U numpy
Der Parameter „-U“ teilt pip mit, dass eine eventuell vorhandene Installation aktualisiert werden soll. Falls keine installiert ist, dann holt pip das nach. Sobald NumPy installiert ist, können Sie es in Ihrem Python-Code importieren, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
import numpy as np
Dieser Befehl importiert NumPy und gibt ihm den Namen np, der häufig verwendet wird, um die Verwendung von NumPy-Funktionen und -Methoden zu vereinfachen.
Die Bibliothek Pandas
Pandas ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für Python, die es ermöglicht, Daten in einem flexiblen, tabellarischen Format zu speichern und zu manipulieren. Sie wurde ursprünglich entwickelt, um Datenanalyse-Aufgaben in Python zu vereinfachen und bietet viele Funktionen und Funktionalitäten, die für die Arbeit mit großen Datenmengen nützlich sind.
Pandas bietet Funktionen zum Einlesen von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, wie CSV-Dateien, Excel-Dateien und SQL-Datenbanken. Es bietet auch Funktionen zum Manipulieren von Daten, wie zum Beispiel das Zusammenführen von Daten, das Anwenden von Aggregatfunktionen und das Filtern von Daten.
Pandas ist eine wichtige Bibliothek für das Data Science-Ökosystem in Python und wird häufig in Anwendungen wie Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinellem Lernen verwendet.
Um Pandas zu installieren, können Sie den folgenden Befehl in Ihrer Kommandozeile ausführen:
pip install -U pandas
Sobald Pandas installiert ist, können Sie es in Ihrem Python-Code importieren, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
import pandas as pd
Dieser Befehl importiert Pandas und gibt ihm den Namen pd, der häufig verwendet wird, um die Verwendung von Pandas-Funktionen und -Methoden zu vereinfachen.
Die Bibliothek TensorFlow
TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Sie ermöglicht es, neuronale Netze zu erstellen und zu trainieren, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
TensorFlow wurde ursprünglich für die Verwendung auf Supercomputern entwickelt, kann aber auch auf Einzelplatz-Systemen verwendet werden. Es ist eine sehr leistungsfähige Bibliothek und wird häufig in Anwendungen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Predictive Analytics verwendet.
Um TensorFlow zu installieren, können Sie den folgenden Befehl in Ihrer Kommandozeile ausführen:
pip install -U tensorflow
Sobald TensorFlow installiert ist, können Sie es in Ihrem Python-Code importieren, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
import tensorflow as tf
Dieser Befehl importiert TensorFlow und gibt ihm den Namen „tf“, der häufig verwendet wird, um die Verwendung von TensorFlow-Funktionen und -Methoden zu vereinfachen.
Keras installieren
Nachdem Sie Python und die erforderlichen Bibliotheken installiert haben, können Sie Keras installieren, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrer Kommandozeile ausführen:
pip install -U keras
Sobald Keras installiert ist, können Sie es in Ihrem Python-Code importieren, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
import keras
Um ein neuronales Netz mit Keras zu erstellen, müssen Sie zunächst das Modell definieren. Dazu können Sie die Sequential-Klasse von Keras verwenden, um ein lineares Modell zu definieren, oder die Functional-API, um ein modulares Modell zu definieren.
Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Sequential-Klasse, um ein einfaches neuronales Netz mit einer einzigen vollständig verbundenen Schicht zu definieren:
model = keras.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(units=64, input_shape=(32,)))
Nachdem Sie das Modell definiert haben, müssen Sie es kompilieren, indem Sie die compile-Methode verwenden und die Art der Optimierung, die Art der Verlustfunktion und die Liste der Metriken angeben, die während des Trainings verfolgt werden sollen.
Hier ist ein Beispiel für die Kompilierung des oben definierten Modells mit der Adam-Optimierung und der sparse_categorical_crossentropy-Verlustfunktion:
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Sobald das Modell kompiliert ist, können Sie es mit Daten trainieren, indem Sie die fit-Methode verwenden. Sie müssen die Trainingsdaten und die entsprechenden Labels als Eingaben bereitstellen.