keras MNIST PSO

你可以使用 Keras 和 Particle Swarm Optimization（PSO）来训练 MNIST 数据集上的模型。首先，导入必要的库和模块：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from pyswarm import pso

然后，加载 MNIST 数据集并进行预处理：

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将图像数据从三维数组转换为二维数组
X_train = X_train.reshape((60000, 28 * 28))
X_test = X_test.reshape((10000, 28 * 28))

# 将图像数据缩放到 0-1 范围内
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 将标签进行 one-hot 编码
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

接下来，定义模型的结构和目标函数：

def create_model(optimizer='adam'):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
    return model

def objective_function(weights):
    model = create_model()
    model.set_weights(weights)
    loss, _ = model.evaluate(X_train, y_train, verbose=0)
    return loss

最后，使用 PSO 来优化模型的权重：

# 定义搜索空间和参数范围
n_variables = sum(p.shape.num_elements() for p in create_model().get_weights())
lb = [-1] * n_variables
ub = [1] * n_variables

# 使用 PSO 进行优化
best_weights, best_cost = pso(objective_function, lb, ub)

# 根据优化结果重新设置模型的权重
model = create_model()
model.set_weights(best_weights)

这样，你就可以使用 PSO 优化 Keras 模型在 MNIST 数据集上的表现了。记得根据实际需求调整模型结构和 PSO 的参数。