根據電影評論的 文字內容將其劃分為正面或負面。

使用IMDB 數據集，它包含來自互聯網電影數據庫（IMDB）的50 000 條嚴重兩極分
化的評論。數據集被分為用于訓練的25 000 條評論與用于測試的25 000 條評論，訓練集和測試
集都包含50% 的正面評論和50% 的負面評論。(only use 10000 recotds because of memory error )

1 加載IMDB 數據集
from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

2 將整數序列編碼為二進制矩陣
import numpy as np
def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
results = np.zeros((len(sequences), dimension))
for i, sequence in enumerate(sequences):
results[i, sequence] = 1.
return results
x_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)

模型定義
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

4 編譯模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

5 配置優化器
from keras import optimizers
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

6使用自定義的損失和指標
from keras import losses
from keras import metrics
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001),
loss=losses.binary_crossentropy,
metrics=[metrics.binary_accuracy])

7 留出驗證集
x_val = x_train[:10000]
partial_x_train = x_train[10000:]
y_val = y_train[:10000]
partial_y_train = y_train[10000:]

8　訓練模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['acc'])
history = model.fit(partial_x_train,
partial_y_train,
epochs=20,
batch_size=512,
validation_data=(x_val, y_val))

9　繪制訓練損失和驗證損失
import matplotlib.pyplot as plt
history_dict = history.history
loss_values = history_dict['loss']
val_loss_values = history_dict['val_loss']
epochs = range(1, len(loss_values) + 1)
plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss_values, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

10　繪制訓練精度和驗證精度
plt.clf()
acc = history_dict['acc']
val_acc = history_dict['val_acc']
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

11　從頭開始重新訓練一個模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=4, batch_size=512)
results = model.evaluate(x_test, y_test)

12使用訓練好的網絡在新數據上生成預測結果
訓練好網絡之后，你希望將其用于實踐。你可以用predict 方法來得到評論為正面的可能
性大小。
>>> model.predict(x_test)
array([[ 0.98006207]
[ 0.99758697]
[ 0.99975556]
...,
[ 0.82167041]
[ 0.02885115]
[ 0.65371346]], dtype=float32)

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總結

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