目录
一、数据处理
二、搭建cnn模型
三、训练并测试模型
一、数据处理
导入数据
#导入数据
X=pd.read_csv('data.csv',header=None)
X=np.array(test_data)
y=pd.read_csv('label.csv',header=None)
y=np.array(test_label)
print(X.shape)
print(y.shape)数据说明：本例中X .shape为(22000, 5) ，y.shape为(22000, 2)
归一化（这里使用L2范数归一化）
def norm(data):
s=0
for i in range(len(data)):
s=s+data[i]**2
s=s**0.5
return data/s
for i in range(len(X)):
X[i]=norm(X[i)
print(X[0])归一化后的数据x[0]如下所示
[0.4666068526196366 0.45379696823113014 0.44562044628101977
0.43935177945260173 0.4298125038441395]扩展输入变量维数
由于cnn网络的输入为四维，所以将本例中的二维数组扩展1为四维
X=X.reshape(22000,5,1,1)将整型的类别标签转为onehot编码
y= np_utils.to_categorical(y)划分测试集
测试集占比百分之20
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size = 0.2)
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_train.shape)
print(y_test.shape)
结果：
(17600, 5, 1, 1)
(4400, 5, 1, 1)
(17600, 2)
(4400, 2)
二、搭建cnn模型
引入库
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as pltcnn模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (1, 1), activation='relu', input_shape=(5, 1, 1)))#卷积层
model.add(layers.MaxPooling2D((1, 1)))#池化层
model.add(layers.Conv2D(64, (1, 1), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((1, 1)))
model.add(layers.Conv2D(64, (1, 1), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))#全连接层
model.add(layers.Dense(2, activation='softmax'))
print(model.summary())#输出模型模型输出结果
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_6 (Conv2D) (None, 5, 1, 32) 64
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 5, 1, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D) (None, 5, 1, 64) 2112
_________________________________________________________________
max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 5, 1, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D) (None, 5, 1, 64) 4160
_________________________________________________________________
flatten_3 (Flatten) (None, 320) 0
_________________________________________________________________
dense_8 (Dense) (None, 64) 20544
_________________________________________________________________
dense_9 (Dense) (None, 2) 130
=================================================================
Total params: 27,010
Trainable params: 27,010
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None相关函数参数详解（暂时可不必细看，需要时再查看）
1.输入层
参数详解
layers.Input(
shape=None, //输入的形状，tuple类型。不含batch_size；
batch_size=None,//输入的形状，tuple类型。不含batch_size；声明输入的batch_size大小，一般会
//在预测时候用，训练时不需要声明，会在fit时声明，即dataset类型数据声明了
//batch_size
name=None, //给layers起个名字，在整个网络中不能出现重名。如果name=None，则系统会自动为
//该层创建名字。
dtype=None, //数据类型，在大多数时候，我们需要的数据类型为tf.float32，因为在精度满足的
//情况下，float32运算更快。
sparse=False,
tensor=None,
ragged=False,
**kwargs,
)2.flatten 返回一个一维数组。
flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！
用在数组
a = [[1,3],[2,4],[3,5]]
a = array(a)
a.flatten()
输出：array([1, 3, 2, 4, 3, 5])用在矩阵
a.flatten().A：a是个矩阵，降维后还是个矩阵，矩阵.A（等效于矩阵.getA()）变成了数组
具体例子见https://www.pythonf.cn/read/149830。
3.Dense 全连接层
4.Dropout 为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层
Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了
tf.nn.dropout(
x, //输入
keep_prob, //float类型，每个元素被保留下来的概率，设置神经元被选中的概率,在初始化时
//keep_prob是一个占位符, keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 。
//tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，例如keep_prob: 0.5
noise_shape,// 1D 整数张量， 表示将与输入相乘的二进制 dropout 掩层的形状。 例如，如果
//你的输入尺寸为 (batch_size, timesteps, features)，然后 你希望 dropout
//掩层在所有时间步都是一样的， 你可以使用 noise_shape=(batch_size, 1,
//features)。
seed=None, //整型变量，随机数种子
name=None //指定该操作的名字
)5.models.Sequential() 该方法是一个容器，描述了神经网络的网络结构，可用model.add()语句在容器中添加各层
6.layers.Conv2D() 搭建卷积层，activation为激活函数
7.layers.MaxPooling() 池化层
三、训练并测试模型
导入包
from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStopping, CSVLogger, ModelCheckpoint
from tensorflow.python.keras.optimizers import *保存模型
my_callbacks = [EarlyStopping(patience=4),
ModelCheckpoint('D:\\hhhh.h5', save_best_only=True,save_weight_only = False)]配置训练方法，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])训练并测试
history = model.fit(X_train,y_train, epochs=100,validation_data = (X_test,y_test), workers=4, use_multiprocessing=True,
batch_size = 256，
callbacks=my_callbacks)结果：
Epoch 98/100
17600/17600 [==============================] - 2s 99us/sample - loss: 0.1167 - acc: 0.9603 - val_loss: 0.1314 - val_acc: 0.9589
Epoch 99/100
17600/17600 [==============================] - 2s 99us/sample - loss: 0.1193 - acc: 0.9611 - val_loss: 0.1275 - val_acc: 0.9593
Epoch 100/100
17600/17600 [==============================] - 2s 99us/sample - loss: 0.1168 - acc: 0.9613 - val_loss: 0.1293 - val_acc: 0.9580plt.plot(history.history['acc'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_acc'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.9, 1])#设置坐标上下限
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test,y_test, verbose=2)结果如下
相关函数参数解析
1.callbacks
- 模型断点续训：保存当前模型的所有权重
- 提早结束：当模型的损失不再下降的时候就终止训练，当然，会保存最优的模型。
- 动态调整训练时的参数，比如优化的学习速度。
(1)EarlyStopping 当监测值不再改善时，该回调函数将中止训练
keras.callbacks.EarlyStopping(
monitor='val_loss', #需要监视的量,即评价指标
patience=0, #当early stop被激活（如发现loss相比上一个epoch训练没有下降），则经过
patience个epoch后停止训练。
verbose=0, #信息展示模式
mode='auto' #‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在
max模式下，当检测值不再上升则停止训练。
)（2）ModelCheckpoint 存储最优的模型
keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath, #存储的位置和模型名称，以.h5为后缀
monitor='val_loss', #检测的指标
verbose=0, #信息展示模式，0或1
save_best_only=False, #当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
save_weights_only=False, #若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配
置信息等）
mode='auto', #‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型
的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为
val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动
推断。
period=1 #CheckPoint之间的间隔的epoch数
)（3）model.compile 在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准
详见官网 优化器optimizers - Keras中文文档
model.compile(optimizer = 优化器，
loss = 损失函数，
metrics = ["准确率”] #列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是
metrics=['accuracy']如果要在多输出模型中为不同的输出指
定不同的指标，可像该参数传递一个字典，例如metrics=
{'ouput_a': 'accuracy'}
比如如下参数：
"accuracy" : y_ 和 y 都是数值，如y_ = [1] y = [1]
（y_为真实值，y为预测值）
“sparse_accuracy":y_和y都是以独热码 和概率分布表
示，如y_ = [0, 1, 0], y = [0.256, 0.695, 0.048]
"sparse_categorical_accuracy" :y_是以数值形式给出，y
是以独热码给出，如y_ = [1], y = [0.256 0.695, 0.048](4)model.fit 执行训练过程
fit(
self
x, #输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有
多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy
array。如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其
输入数据对应起来。
y, #标签，numpy array。如果模型有多个输出，可以传入一个numpy array的list。
如果模型的输出拥有名字，则可以传入一个字典，将输出名与其标签对应起来。
batch_size=None, #整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会
被计算一次梯度下降，使目标函数优化一步。
epochs=1, #整数，训练终止时的epoch值，训练将在达到该epoch值时停止，当没有设置
initial_epoch时，它就是训练的总轮数，
否则训练的总轮数为epochs - inital_epoch
verbose=1, #日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个
epoch输出一行记录
callbacks=None, #回调函数
validation_split=0.0, #0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。验证集将不参
与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。注
意，validation_split的划分在shuffle之后，因此如果你的数据本身是有序
的，需要先手工打乱再指定validation_split，否则可能会出现验证集样本不
均匀。
validation_data=None, #形式为（X，y）或（X，y，sample_weights）的tuple，是指定的验证集。此
参数将覆盖validation_spilt
shuffle=True, #布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序
class_weight=None, #字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函
数（只能用于训练）。该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数
很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。
sample_weight=None, #权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一
个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据
时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步
上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了
sample_weight_mode='temporal'。
initial_epoch=0, #从该参数指定的epoch开始训练，在继续之前的训练时有用。
steps_per_epoch=None, #一个epoch包含的步数（每一步是一个batch的数据送入），当使用如
TensorFlow数据Tensor之类的输入张量进行训练时，默认的None代表自动分
割，即数据集样本数/batch样本数。
validation_steps=None #仅当steps_per_epoch被指定时有用，在验证集上的step总数
)fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况
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