解锁安卓深度学习：基于 Keras 的极简教程

人工智能

2024-02-06 18:32:33

各位安卓开发爱好者，准备踏上令人振奋的深度学习之旅了吗？本教程将作为你的向导，带你领略在安卓手机上使用 Python3 和 Keras 开发深度学习应用的魅力。

搭建你的安卓开发环境

踏入深度学习世界的第一步，便是搭建一个开发环境。我们将在 PyDroid3 上使用 Python3，因为它提供了便捷的 Python 解释器和代码编辑器。前往 Play 商店下载 PyDroid3，开启你的深度学习探索之旅吧！

Keras：为你的深度学习梦想赋能

Keras 是一个以用户友好著称的深度学习库，让开发人员可以轻松构建和训练神经网络模型。它与 TensorFlow 无缝集成，为你的深度学习项目提供强劲的引擎。

第一个深度学习程序

让我们用一个简单的示例代码来体验深度学习的魅力。我们创建一个使用 MNIST 数据集（手写数字图像）的数字识别程序。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

# 载入 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化输入数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 将标签转换为独热编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 构建神经网络模型
model = Sequential([
  Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
  MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
  Dropout(0.25),
  Flatten(),
  Dense(128, activation='relu'),
  Dropout(0.5),
  Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)