कार्यान्वयन के लिए केरास तंत्रिका नेटवर्क

Question

मैंने अभी tensorflow और keras इंस्टॉल किया है। और मैं इस प्रकार सरल डेमो है:

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
import numpy 
# fix random seed for reproducibility 
seed = 7 
numpy.random.seed(seed) 
# load pima indians dataset 
dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") 
# split into input (X) and output (Y) variables 
X = dataset[:,0:8] 
Y = dataset[:,8] 
# create model 
model = Sequential() 
model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='relu')) 
model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu')) 
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid')) 
# Compile model 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
# Fit the model 
model.fit(X, Y, nb_epoch=10, batch_size=10) 
# evaluate the model 
scores = model.evaluate(X, Y) 
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) 

और मैं इस चेतावनी है:

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py:86: UserWarning: Update your `Dense` call to the Keras 2 API: `Dense(12, activation="relu", kernel_initializer="uniform", input_dim=8)` '` call to the Keras 2 API: ' + signature) 
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py:86: UserWarning: Update your `Dense` call to the Keras 2 API: `Dense(8, activation="relu", kernel_initializer="uniform")` '` call to the Keras 2 API: ' + signature) 
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py:86: UserWarning: Update your `Dense` call to the Keras 2 API: `Dense(1, activation="sigmoid", kernel_initializer="uniform")` '` call to the Keras 2 API: ' + signature) 
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.py:826: UserWarning: The `nb_epoch` argument in `fit` has been renamed `epochs`. warnings.warn('The `nb_epoch` argument in `fit` ' 

तो, मैं इस संभाल कर सकते हैं?

Answer 1

जैसा कि मतिस टिप्पणियों में कहते हैं, यह बहुत सरल है ... केरा ने कल अपने संस्करण को 2.0 संस्करण में अपडेट किया। जाहिर है आपने उस संस्करण को डाउनलोड किया है और डेमो अभी भी "पुरानी" एपीआई का उपयोग करता है। उन्होंने चेतावनियां बनाई हैं ताकि "पुरानी" एपीआई अभी भी संस्करण 2.0 में काम करेगी, लेकिन कह रही है कि यह बदलेगा, इसलिए अब से 2.0 एपीआई का उपयोग करें।

रास्ता एपीआई 2.0 के लिए अपने कोड अनुकूल करने के लिए "init" पैरामीटर को बदलने के लिए है Dense() सभी परतों के लिए "kernel_initializer" के साथ ही "nb_epoch" से "अवधियों को" fit() समारोह में करने के लिए।

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
import numpy 
# fix random seed for reproducibility 
seed = 7 
numpy.random.seed(seed) 
# load pima indians dataset 
dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") 
# split into input (X) and output (Y) variables 
X = dataset[:,0:8] 
Y = dataset[:,8] 
# create model 
model = Sequential() 
model.add(Dense(12, input_dim=8, kernel_initializer ='uniform', activation='relu')) 
model.add(Dense(8, kernel_initializer ='uniform', activation='relu')) 
model.add(Dense(1, kernel_initializer ='uniform', activation='sigmoid')) 
# Compile model 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
# Fit the model 
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=10) 
# evaluate the model 
scores = model.evaluate(X, Y) 
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) 

यह किसी भी चेतावनी को फेंकना नहीं चाहिए, यह कोड का कैमरा 2.0 संस्करण है।