Я работаю над машинным обучением, используя "Python Deep Learning", кодирую примеры, чтобы лучше понять.Я пытаюсь выполнить код в конце гл.3. Выполнение кода дает мне NameError: name 'numpy' is not defined.
Строка import numpy
не была частью исходного текста из книги, поэтому я добавил эту строку после того, как получил ту же ошибку перед добавлением строки.Первоначально я предполагал, что один из предыдущих импортов привел бы к недоумению, но, видимо, я ошибся.В любом случае, разве линия не должна обрабатывать эту ошибку?
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.utils import np_utils
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(60000, 784)
X_test = X_test.reshape(10000, 784)
classes = 100
Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train, classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, classes)
input_size = 784
batch_size = 100
hidden_neurons = 100
epochs = 15
model = Sequential()
model.add(Dense(hidden_neurons, input_dim=input_size))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dense(classes, input_dim=hidden_neurons))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'],
optimizer='sgd')
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=epochs, verbose=1)
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=1)
print('Test accuracy:', score[1])
weights = model.layers[0].get_weights()
w = weights[0].T
for neuron in range(hidden_neurons):
plt.imshow(numpy.reshape(w[neuron], (28, 28)), cmap = cm.Greys_r)
plt.show()
Я получаю следующую ошибку:
Traceback (most recent call last):
File "MyPython.py", line 31, in <module>
plt.imshow(numpy.reshape(w[neuron], (28, 28)),
NameError: name 'numpy' is not defined
Я не понимаю, почему, и у меня нет;ожидаемый результат для сюжета (пока).Мне нужно, чтобы код работал, чтобы я мог начать изучать внутреннее устройство, чтобы лучше понять, что происходит, потому что это мое первое знакомство с keras.