如何正确从tensorflow导入keras

Question

这些红线是怎么回事？如何正确修改？

这个报错如何修改呢？

import tensorflow as tf
import keras
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, SimpleRNN
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 划分训练集和测试集
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建DNN模型
model_dnn = Sequential([
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model_dnn.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model_dnn.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

# 测试DNN模型
dnn_loss, dnn_accuracy = model_dnn.evaluate(x_test, y_test)
print(f"DNN - Test Accuracy: {dnn_accuracy}")

# 构建CNN模型
x_train_cnn = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_val_cnn = x_val.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test_cnn = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)

model_cnn = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model_cnn.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model_cnn.fit(x_train_cnn, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_val_cnn, y_val))

# 测试CNN模型
cnn_loss, cnn_accuracy = model_cnn.evaluate(x_test_cnn, y_test)
print(f"CNN - Test Accuracy: {cnn_accuracy}")

# 构建RNN模型
x_train_rnn = x_train.reshape(-1, 28, 28)
x_val_rnn = x_val.reshape(-1, 28, 28)
x_test_rnn = x_test.reshape(-1, 28, 28)

model_rnn = Sequential([
    SimpleRNN(128, input_shape=(28, 28)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model_rnn.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model_rnn.fit(x_train_rnn, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_val_rnn, y_val))

# 测试RNN模型
rnn_loss, rnn_accuracy = model_rnn.evaluate(x_test_rnn, y_test)
print(f"RNN - Test Accuracy: {rnn_accuracy}")

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，关于如何从tensorflow导入keras，你只需要执行以下代码即可：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

至于你提到的红线问题，看起来像是在编写代码或运行代码时出现的错误提示或警告信息。为了更准确地解决问题，我需要看到具体的错误消息。你可以将错误消息复制粘贴到这里，我会尽量帮助你解决。

关于你的代码部分，我看到了一些可能的问题和改进点：

1. 在你的代码中，from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, SimpLeRNN这一行可能存在拼写错误，SimpLeRNN应该为SimpleRNN。
2. 另外，你的代码中使用了变量num_classes来指定类别数量，但你没有在代码中定义这个变量。你应该在数据预处理部分定义它，如num_classes = 10。
3. 对于RNN模型的输入形状，你可能需要重新考虑。在Keras中，对于时间序列数据，通常使用SimpleRNN的输入形状为(samples, timesteps, input_dim)，在你的情况下可能是(samples, sequence_length, 28)，其中sequence_length是序列长度。你可能需要重新考虑你的数据预处理部分以匹配这个形状。

以下是修改后的代码片段：

# ...之前的代码...

# 定义类别数量
num_classes = 10

# ...中间的部分代码...保持不变

# 构建RNN模型
# 注意：这里你需要根据你的实际数据序列长度来设置序列长度
sequence_length = 28  # 或其他适当的值
model_rnn = Sequential([
    SimpleRNN(128, input_shape=(sequence_length, 28)),  # 修改了输入形状
    Dense(num_classes, activation='softmax')  # 使用定义的num_classes变量
])

model_rnn.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model_rnn.fit(x_train_rnn, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_val_rnn, y_val))

# 测试RNN模型
rnn_loss, rnn_accuracy = model_rnn.evaluate(x_test_rnn, y_test)
print(f"RNN - Test Accuracy: {rnn_accuracy}")

如果你遇到任何其他问题或错误消息，请告诉我具体的错误信息，我会尽力帮助你解决。