深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用DeepLearningTechnologyandApplicationcontents目錄第五章牛刀小試—深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)入門(mén)基礎(chǔ)01.創(chuàng)建環(huán)境和安裝依賴Createenvironmentandinstalldependencies02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸HowtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregressionPART1創(chuàng)建環(huán)境和安裝依賴01.創(chuàng)建環(huán)境和安裝依賴Createenvironmentandinstalldependencies創(chuàng)建虛擬環(huán)境Conda是一個(gè)開(kāi)源的軟件包管理系統(tǒng)和環(huán)境管理系統(tǒng)，用于安裝多個(gè)版本的軟件包及其依賴關(guān)系，并在它們之間輕松切換。現(xiàn)在創(chuàng)建本書(shū)的第一個(gè)項(xiàng)目所需要用到的環(huán)境，將該環(huán)境命名為dlwork，采用Python3.6版本，打開(kāi)終端，在命令行中輸入“condacreate-n環(huán)境名python=版本號(hào)”命令創(chuàng)建環(huán)境。創(chuàng)建環(huán)境的步驟在本書(shū)安裝和配置Anaconda章節(jié)中有詳細(xì)說(shuō)明。(base)jingyudeMacBook-Pro:~jingyuyan$condacreate-nkeraspython=3.6創(chuàng)建環(huán)境完畢后，需要激活已創(chuàng)建的環(huán)境，使用“condaactivate+環(huán)境名”方式激活：(base)jingyudeMacBook-Pro:~jingyuyan$condaactivatedlwork或者使用“sourceactivate+環(huán)境名”方式進(jìn)行激活：(base)jingyudeMacBook-Pro:~jingyuyan$sourceactivatedlwor01.創(chuàng)建環(huán)境和安裝依賴Createenvironmentandinstalldependencies安裝依賴

在新的環(huán)境下安裝jupyternotebook，推薦使用condainstalljupyter命令進(jìn)行安裝。condainstalljupyter使用condainstall命令安裝TensorFlow。#cpu環(huán)境下安裝TensorFlow1.14condainstalltensorflow=1.14#gpu環(huán)境下安裝TensorFlow1.14condainstalltensorflow-gpu=1.14Keras作為T(mén)ensorFlow的頂層API接口簡(jiǎn)化了很多復(fù)雜算法的實(shí)現(xiàn)難度，可以使用更簡(jiǎn)潔的代碼實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建和訓(xùn)練。安裝代碼如下：condainstallkerasOpenCV作為一款跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，它在圖像處理方面具有非常強(qiáng)大的功能，值得注意的是，新版的OpenCV4.x版本與3.x版本具有較大的差異，本書(shū)采用OpenCV3.4.20版本：pipinstallopencv-python==3.4.5.20pandas是基于Numpy的一種工具，納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。安裝方法如下：condainstallpandas安裝完所有需要的依賴后使用condalist命令查看當(dāng)前所安裝的依賴情況。condalist01.創(chuàng)建環(huán)境和安裝依賴Createenvironmentandinstalldependencies構(gòu)建項(xiàng)目在指定的磁盤(pán)路徑創(chuàng)建存放當(dāng)前項(xiàng)目的目錄，Linux或macOS可使用mkdir命令創(chuàng)建文件夾目錄，Windows直接使用圖形化界面右鍵新建文件夾即可。例如，實(shí)驗(yàn)存放項(xiàng)目的目錄名為project01：(dlwork)jingyudeMacBook-Pro:~jingyuyan$mkdirproject01創(chuàng)建成功后，在dlwork環(huán)境下，進(jìn)入project01目錄下，打開(kāi)jupyternotebook：cdproject01jupyternotebook新建一個(gè)ipynb文件，并且進(jìn)入到文件中。PART2如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression房屋價(jià)格預(yù)測(cè)例子解釋線性回歸的基本問(wèn)題

w代表權(quán)重（weight）b表示偏差（bias）

利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸。過(guò)程中需要使用一些Keras的函數(shù)，作為牛刀小試的環(huán)節(jié)，從零手動(dòng)實(shí)現(xiàn)線性回歸，首先導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)所需的包文件。線性回歸方程

x表示隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)集，noise表示一個(gè)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)差為0.01的噪聲，表示毫無(wú)意義的干擾。建立自己的線性回歸方程y=w*x+b+noise。可以發(fā)現(xiàn)公式中的兩個(gè)參數(shù)w和b，分別表示為線性回歸方程中的權(quán)重（weight）和偏移（bias）。這邊設(shè)置權(quán)重和偏移量為-0.5和0.2，當(dāng)然這個(gè)數(shù)字可以自行設(shè)置。02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression構(gòu)建模型，構(gòu)建一個(gè)Keras的順序模型，其中Dense表示全連接層，sgd表示隨機(jī)梯度下降，誤差采用mse（均方誤差）構(gòu)建一個(gè)訓(xùn)練函數(shù)，傳入?yún)?shù)分別為模型、數(shù)據(jù)集x和真實(shí)結(jié)果集y。訓(xùn)練分為3000個(gè)迭代，每間隔500次輸出一次當(dāng)前訓(xùn)練結(jié)果。02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression構(gòu)建可視化函數(shù)，利用matplotlib定義繪制可視化的視圖函數(shù)，參數(shù)x、y表示需要繪制的二維圖像坐標(biāo)，origin相似，但為繪制紅點(diǎn)，通常表示繪制預(yù)測(cè)結(jié)果的點(diǎn)02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression生成訓(xùn)練集，訓(xùn)練集中元素個(gè)數(shù)默認(rèn)為100個(gè)元素，并且繪制出元素。train_x,train_y=create_dataset()show(train_x,train_y)02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression傳遞訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行訓(xùn)練，得出的模型作為結(jié)果保存著權(quán)重?？梢砸?jiàn)到每一次輸出的訓(xùn)練結(jié)果誤差都在下降model=build_model()train(model,train_x,train_y)02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression?成200個(gè)測(cè)試集數(shù)據(jù)，對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)?測(cè)試集預(yù)測(cè)。并且繪制出結(jié)果。test_x,test_y=create_dataset(200)y_pred=model.predict(test_x)show(test_x,y_pred,origin=(test_x,test_y)02.如何利用Keras實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的一元線性回歸Howtousekerastorealizesimpleunivariatelinearregression中間?條紅線是由預(yù)測(cè)的結(jié)果的坐標(biāo)所構(gòu)建出來(lái)的?條近似于直