openeuler前馈神经网络

### 构建和训练前馈神经网络 #### 安装必要的依赖库 要在 openEuler 上构建和训练前馈神经网络，首先需要安装 Python 和一些常用的机器学习框架。推荐使用 Anaconda 来管理环境，因为其提供了方便的包管理和虚拟环境支持。 ```bash sudo yum install python3-pip pip3 install --upgrade pip pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow keras jupyterlab ``` 对于 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架，在安装时可以选择 GPU 版本来加速计算效率[^1]。 #### 创建并激活新的 Conda 环境 如果选择了 Anaconda，则可以创建一个新的 conda 环境用于开发： ```bash conda create -n ffn_env python=3.8 conda activate ffn_env ``` 接着在这个环境中安装所需的软件包： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 或者对于 TensorFlow 用户 conda install tensorflow-gpu ``` #### 编写简单的前馈神经网络代码 下面是一个基于 Keras 的简单多层感知器（MLP）例子，它展示了如何定义、编译以及拟合一个基本的前馈神经网络模型： ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout # 假设 X 是输入特征矩阵，y 是标签向量 X = np.random.rand(1000, 20) # 示例数据集 y = np.random.randint(2, size=(1000,)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)), Dropout(0.5), Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test)) ``` 这段代码实现了二元分类任务中的前馈神经网络，并利用随机生成的数据进行了训练过程模拟。 #### 使用 Jupyter Notebook 开发 JupyterLab 提供了一个交互式的编程界面，非常适合探索性和实验性的数据分析工作。可以通过命令启动服务： ```bash jupyter lab ``` 这将在浏览器中打开 Jupyter Lab 接口，允许用户在一个直观易用的平台上编写和运行 Python 代码片段。