from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope from keras.layers import Activation from keras import backend as K
时间: 2023-11-06 15:06:11 浏览: 42
这段代码主要是导入了Keras深度学习库中的一些模块和功能。具体来说:
- `from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope`:导入了Keras深度学习库中的`CustomObjectScope`模块,该模块可以用来暂时性地注册自定义对象,以便在加载模型时能够正确地反序列化这些对象。
- `from keras.layers import Activation`:导入了Keras深度学习库中的`Activation`模块,该模块包含了各种激活函数的实现,如ReLU、sigmoid、tanh等。
- `from keras import backend as K`:导入了Keras深度学习库中的`backend`模块,并将其重命名为`K`,该模块提供了一系列后端操作,如张量操作、梯度计算、模型编译等。
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import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) print(fuzzy_pred)获得其运行时间
抱歉,我无法获得该代码的运行时间,因为您没有在代码中包含计时器或时间测量的代码。您可以使用Python的time模块来计算代码的运行时间。例如,您可以在代码的开始和结束位置添加以下代码:
```
import time
start_time = time.time()
# Your code here
end_time = time.time()
print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")
```
这将打印代码的总运行时间,以秒为单位。
AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'
这个错误通常是因为您正在使用旧版本的Keras模块,其中实验性的功能已被删除或移动到其他模块中。 您可以尝试更新Keras到最新版本,或者手动导入所需的功能模块。例如,如果您使用的是旧版本的Keras 2.2.x,则可以按如下方式导入实验模块:
```
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, TimeDistributed, Activation
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv1D
from keras.layers.pooling import MaxPooling1D
from keras.layers.wrappers import Bidirectional
from keras.layers.merge import concatenate
from keras import backend as K
from keras import layers, models, optimizers
from keras import utils
from keras import experimental
```
如果您仍然遇到问题,可以尝试使用更新的Keras版本或查看Keras文档以获取更多信息。
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