Python深度学习

文件结构

文件夹名	说明
ch02	第2章使用的源代码
...	...
ch08	第8章使用的源代码
ch09	第9章使用的源代码
common	共同使用的源代码
dataset	数据集用的源代码

源代码的解释请参考本书。

必要条件

执行源代码需要按照以下软件。

• Python 3.x
• numpy (1.17.4)
• matplotlib (1.5.1)
• Keras (2.3.1)
• tensorflow-gpu (1.14.0)

※Python的版本为Python 3。

环境搭建

这里参照原书附录A安装Keras。

执行方法

前进到各章节的文件夹，执行Python命令。

$ cd ch01
$ python man.py

$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py

声明

本源代码归属官方网站官方源码。 此项目仅为对官方代码的整理，且仅用个人学习，如有侵权，请告知，谢谢。

注意事项

1. 第二章

1.1 下载报错

下载mnist数据集时，若无法连接，且报如下错误,则手动下载，然后修改程序：

Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz : None -- [Errno 104] Connection reset by peer

手动下载网站：

https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/

程序修改：

# 内置load_data() 多次加载数据都是失败 于是下载数据后 自定义方法
def load_data(path="MNIST_data/mnist.npz"):
    f = np.load(path)
    x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    f.close()
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

1.2 下载成功

对于ubuntu，数据集下载位置：~/.keras/datasets/