Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

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Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

在使用Keras构建神经网络时，有时候会遇到model.predict预测值全为0.0的问题。下面是一些示例说明。

示例1：解决model.predict预测值全为0.0的问题

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 加载数据
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", skiprows=1)

# 分割数据
X = data[:,0:2]
y = data[:,2]

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

# 预测分类
prediction = model.predict(np.array([[0.1, 0.2]]))
print(prediction)

在这个示例中，我们首先使用np.loadtxt()方法加载数据。我们使用[:,0:2]和[:,2]来分割数据。我们使用Sequential()类创建一个新的模型。我们使用Dense()类添加层到模型中。我们使用compile()方法编译模型。我们使用fit()方法训练模型。我们使用predict()方法预测分类。但是，我们发现预测值全为0.0。这是因为我们没有对输入数据进行归一化处理。我们可以使用sklearn.preprocessing中的MinMaxScaler类对数据进行归一化处理。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 加载数据
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", skiprows=1)

# 分割数据
X = data[:,0:2]
y = data[:,2]

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

# 预测分类
prediction = model.predict(scaler.transform(np.array([[0.1, 0.2]])))
print(prediction)

在这个示例中，我们首先使用np.loadtxt()方法加载数据。我们使用[:,0:2]和[:,2]来分割数据。我们使用MinMaxScaler类对数据进行归一化处理。我们使用Sequential()类创建一个新的模型。我们使用Dense()类添加层到模型中。我们使用compile()方法编译模型。我们使用fit()方法训练模型。我们使用predict()方法预测分类。我们使用MinMaxScaler类对输入数据进行归一化处理。