DNN Keras C#数据分析
时间: 2025-06-08 19:03:59 浏览: 15
### C# 使用 Keras 进行 DNN 数据分析的示例代码
以下是一个完整的示例,展示如何在 C# 中使用 Keras.NET 构建深度神经网络(DNN),并进行数据分析。此代码基于 Keras.NET 的功能,并结合了数据加载、模型构建、训练和预测的过程[^1]。
#### 数据加载与预处理
在 C# 中,通常可以使用 ML.NET 来加载和预处理数据集。以下代码展示了如何加载 CSV 文件并将其划分为训练集和测试集:
```csharp
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
// 初始化 MLContext
MLContext mlContext = new MLContext();
// 加载数据集
IDataView fullImagesDataset = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ImageData>("path_to_dataset.csv", separatorChar: ',', hasHeader: true);
// 打乱数据集
IDataView shuffledFullImagesDataset = mlContext.Data.ShuffleRows(fullImagesDataset);
// 划分训练集和测试集
var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(shuffledFullImagesDataset, testFraction: 0.2);
IDataView trainDataView = trainTestData.TrainSet;
IDataView testDataView = trainTestData.TestSet;
```
#### 模型构建
使用 Keras.NET 创建一个简单的深度神经网络模型。以下代码定义了一个包含输入层、隐藏层和输出层的模型结构:
```csharp
using Keras.Models;
using Keras.Layers;
// 创建顺序模型
Sequential model = new Sequential();
// 添加输入层和隐藏层
model.Add(new Dense(128, activation: "relu", input_shape: new Shape(784)));
model.Add(new Dropout(0.2));
// 添加输出层
model.Add(new Dense(10, activation: "softmax"));
// 编译模型
model.Compile(optimizer: "adam", loss: "sparse_categorical_crossentropy", metrics: new[] { "accuracy" });
```
#### 数据转换
在 C# 中,需要将数据从 `IDataView` 转换为 Keras.NET 可用的格式。可以使用 NumSharp 库来处理张量数据:
```csharp
using NumSharp;
// 假设每个样本有 784 个特征
NDArray trainFeatures = ConvertToNDArray(trainDataView, featureCount: 784);
NDArray trainLabels = ConvertToNDArray(trainDataView, labelColumnIndex: 784);
// 定义辅助方法
NDArray ConvertToNDArray(IDataView dataView, int featureCount)
{
// 实现数据转换逻辑
return new NDArray();
}
NDArray ConvertToNDArray(IDataView dataView, int labelColumnIndex)
{
// 实现标签转换逻辑
return new NDArray();
}
```
#### 模型训练
使用训练数据对模型进行训练,并记录训练时间:
```csharp
// 训练模型
System.Diagnostics.Stopwatch watch = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
model.Fit(trainFeatures, trainLabels, epochs: 10, batch_size: 32);
watch.Stop();
Console.WriteLine($"Training completed in {watch.Elapsed.TotalSeconds} seconds.");
```
#### 模型评估
在测试集上评估模型性能:
```csharp
// 在测试集上评估模型
NDArray testFeatures = ConvertToNDArray(testDataView, featureCount: 784);
NDArray testLabels = ConvertToNDArray(testDataView, labelColumnIndex: 784);
var evaluationResult = model.Evaluate(testFeatures, testLabels);
Console.WriteLine($"Test Loss: {evaluationResult[0]}, Test Accuracy: {evaluationResult[1]}");
```
#### 模型预测
完成模型训练后,可以使用模型进行预测,并对结果进行分析:
```csharp
// 对新数据进行预测
NDArray predictions = model.Predict(testFeatures);
// 输出前 5 个预测结果
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine($"Predicted: {np.argmax(predictions[i])}, Actual: {testLabels[i].GetData<int>()[0]}");
}
```
###
阅读全文
相关推荐








