1樓：匿名使用者
用keras框架較為方便
首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras
以下**wphh的部落格。
#coding:utf-8
'''gpu run command:
theano_flags=mode=fast_run,device=gpu,floatx=float32 python cnn.py
cpu run command:
python cnn.py
2016.06.06更新：
這份**是keras開發初期寫的，當時keras還沒有現在這麼流行，文件也還沒那麼豐富，所以我當時寫了一些簡單的教程。
現在keras的api也發生了一些的變化，建議及推薦直接上keras.io看更加詳細的教程。
'''#匯入各種用到的模組元件
from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import imagedatagenerator
from keras.models import sequential
from keras.layers.core import dense, dropout, activation, flatten
from keras.layers.advanced_activations import prelu
from keras.layers.convolutional import convolution2d, maxpooling2d
from keras.optimizers import sgd, adadelta, adagrad
from keras.utils import np_utils, generic_utils
from six.moves import range
from data import load_data
import random
import numpy as np
np.random.seed(1024) # for reproducibility
#載入資料
data, label = load_data()
#打亂資料
index = [i for i in range(len(data))]
random.shuffle(index)
data = data[index]
label = label[index]
print(data.shape[0], ' samples')
#label為0~9共10個類別，keras要求格式為binary class matrices,轉化一下，直接呼叫keras提供的這個函式
label = np_utils.to_categorical(label, 10)
###############
#開始建立cnn模型
###############
#生成一個model
model = sequential()
#第一個卷積層，4個卷積核，每個卷積核大小5*5。1表示輸入的**的通道,灰度圖為1通道。
#border_mode可以是valid或者full，具體看這裡說明：http://deeplearning.
nnet.conv.conv2d
2樓：我的熊
直接上**是最有效的學習方式。這篇教程通過由一段簡短的 python **實現的非常簡單的例項來講解 bp 反向傳播演算法。
**如下：
python
x = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).t
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(x,syn0))))
l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
l1_delta = l2_delta.dot(syn1.t) * (l1 * (1-l1))
syn1 += l1.t.dot(l2_delta)
syn0 += x.t.dot(l1_delta)
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