如何使用PaddlePaddle 2.0高級(jí)API識(shí)別圖片驗(yàn)證碼
PaddlePaddle 2.0提供了高級(jí)API，使得在編寫少量代碼的情況下可以實(shí)現(xiàn)一些通用的深度學(xué)習(xí)功能。本文將介紹如何使用PaddlePaddle 2.0的高級(jí)API來識(shí)別圖片驗(yàn)證碼。 第一步：
PaddlePaddle 2.0提供了高級(jí)API，使得在編寫少量代碼的情況下可以實(shí)現(xiàn)一些通用的深度學(xué)習(xí)功能。本文將介紹如何使用PaddlePaddle 2.0的高級(jí)API來識(shí)別圖片驗(yàn)證碼。
第一步：檢驗(yàn)PaddlePaddle版本
在Windows系統(tǒng)下，我們首先需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)獨(dú)立的PaddlePaddle 2.0環(huán)境，并導(dǎo)入相應(yīng)的庫。
import paddle
print(paddle.__version__)
第二步：準(zhǔn)備和加載數(shù)據(jù)集
對(duì)于深度學(xué)習(xí)任務(wù)，主要分為幾個(gè)核心步驟，其中包括數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備和加載。PaddlePaddle內(nèi)置了一些常見的數(shù)據(jù)集，這里我們使用內(nèi)置的MNIST數(shù)據(jù)集作為示例。
train_dataset (mode'train')
val_dataset (mode'test')
第三步：數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理
PaddlePaddle提供了一些內(nèi)置函數(shù)來加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)集。在這里，我們使用的是MNIST數(shù)據(jù)集，您可以根據(jù)自己的需求選擇其他數(shù)據(jù)集。
第四步：構(gòu)建模型網(wǎng)絡(luò)
在PaddlePaddle 2.0中，我們可以通過Sequential將一層一層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組合起來。這是PaddlePaddle 2.0的一個(gè)新特性。
mnist (
paddle.nn.Flatten(),
(784, 512),
(),
paddle.nn.Dropout(0.2),
(512, 10)
)
第五步：模型訓(xùn)練
使用高級(jí)API的fit方法進(jìn)行模型訓(xùn)練。在這里，我們配置了模型訓(xùn)練相關(guān)的損失計(jì)算方法、優(yōu)化器和精度計(jì)算方法。
model (mnist)
((parameters()),
(),
())
(train_dataset, epochs5, batch_size32, verbose1)
第六步：模型評(píng)估
使用高級(jí)API的evaluate方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。
model.evaluate(val_dataset, verbose0)
第七步：總結(jié)
經(jīng)過僅5個(gè)批次的訓(xùn)練，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和評(píng)估準(zhǔn)確率都達(dá)到了90%以上。相比于PaddlePaddle 1.x系列，使用PaddlePaddle 2.0高級(jí)API編寫的代碼更加簡潔，但效果并不減弱。