配置环境

首先安装Anaconda，随便找个视频或者教程按照下

创建虚拟环境

conda env list 查看虚拟环境 （*代表在哪个环境下）
conda create -n 环境名字 python=版本
conda activate yixuepytorch 进入我们创建好的虚拟环境
conda list 查看当下环境下，有哪些功能包
conda remove -n 虚拟环境名字 --all 删除所选环境

安装功能包并进环境

通过pip install xxx按照下我们需要的功能包

pip install numpy
pip install pandas
pip install keras
pip install tensorflow

输入jupyter notebook进入notebook并创建新Notebook进行编程

编程

1. 导入功能包

# 导入功能包
import numpy as np # 数学工具箱
import pandas as pd # 数据处理工具箱
from keras.datasets import mnist # 从 Keras中导入 mnist数据集

2. 加载数据集

# 查看数据集
mnist.load_data()

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
print('训练集图片: ', train_images.shape)
print('训练集标签: ', train_labels.shape)
print('测试集图片: ', test_images.shape)
print('测试集标签: ', test_labels.shape)

用 keras 中自带的mnist模块，加载数据集load_data进来，分别赋值给四个变量。
其中：train_images保存用来训练的图像，train_labels是与之对应的标签。如果图像中的数字是1，那么标签就是1。test_images和test_labels分别为用来验证的图像和标签，也就是验证集。训练完神经网络后，可以使用验证集中的数据进行验证。

3. 数据预处理

# 用keras.utils工具箱的类别转换工具，作用是将样本标签转为one-hot编码
from keras.utils import to_categorical
# 给标签增加维度,使其满足模型的需要
# 原始标签，比如训练集标签的维度信息是[60000, 28, 28, 1]
train_images = train_images.reshape((60000, 28*28)).astype('float') # 60000张训练图像，每张图像的长宽均为28个像素
test_images = test_images.reshape((10000, 28*28)).astype('float') # 10000张验证图像，每张图像的长宽均为28个像素
# 特征转换为one-hot编码
train_labels = to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = to_categorical(test_labels, 10)

one-hot 编码：
对于输出 0-9 这10个标签而言，每个标签的地位应该是相等的，并不存在标签数字2大于数字1的情况。因此，在大部分情况下，都需要将标签转换为 one-hot 编码，也就独热编码，这样标签之间便没有任何大小而言。
这个例子中，数字 0-9 转换为的独热编码为：
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]]
每一行的向量代表一个标签。

4. 构建神经网络

# 从keras中导入模型，神经元等操作
from keras import models, layers, regularizers
# 构建一个最基础的连续的模型，所谓连续，就是一层接着一层（也就是指的神经网络一层一层穿起来）
network = models.Sequential()
# 隐藏层, 设置128个神经元，使用relu作为激活函数，输入尺寸是784，进行l1正则化进行泛化处理
network.add(layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(28*28, ), kernel_regularizer=regularizers.l1(0.0001)))
# 隐藏层, 设置32个神经元，使用relu作为激活函数，进行l1正则化进行泛化处理
network.add(layers.Dense(units=32, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.0001)))
# 输出层是10个神经元，用softmax进行多分类
network.add(layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

5. 神经网络训练

from keras.optimizers import RMSprop
# 设置编译，optimizer优化器为RMSprop自适应学习率，损失函数使用的是交叉熵，模型评估标准是获取模型准确率
network.compile(optimizer=RMSprop(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练网络，用fit函数, epochs表示训练多少个回合， batch_size表示每次训练给多大的数据，verbose=2是指输出更详细的训练信息，包括每一轮迭代的损失值
network.fit(train_images, train_labels, epochs=20, batch_size=128, verbose=2)

6. 测试模型训练效果

# 测试集上测试效果
test_loss, test_accuracy = network.evaluate(test_images, test_labels)
print("test_loss:", test_loss, "test_accuracy:", test_accuracy)

输出：