python
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap
from jax import random
from jax.experimental import optimizers
from jax.nn import relu, softmax
# 构建神经网络模型
def neural_network(params, x):
for W, b in params:
x = jnp.dot(x, W) + b
x = relu(x)
return softmax(x)
# 初始化参数
def init_params(rng, layer_sizes):
keys = random.split(rng, len(layer_sizes))
return [(random.normal(k, (m, n)), random.normal(k, (n,)))
for k, (m, n) in zip(keys, zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:]))]
# 定义损失函数
def cross_entropy_loss(params, batch):
inputs, targets = batch
preds = neural_network(params, inputs)
return -jnp.mean(jnp.sum(preds * targets, axis=1))
# 初始化优化器
def init_optimizer(params):
return optimizers.adam(init_params)
# 更新参数
@jit
def update(params, batch, opt_state):
grads = grad(cross_entropy_loss)(params, batch)
updates, opt_state = opt.update(grads, opt_state)
return opt_params, opt_state
# 训练函数
def train(rng, params, data, num_epochs=10, batch_size=32):
opt_init, opt_update, get_params = init_optimizer(params)
opt_state = opt_init(params)
num_batches = len(data) // batch_size
for epoch in range(num_epochs):
rng, subrng = random.split(rng)
for batch_idx in range(num_batches):
batch = get_batch(data, batch_idx, batch_size)
params = update(params, batch, opt_state)
train_loss = cross_entropy_loss(params, batch)
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {train_loss}")
return get_params(opt_state)
# 评估函数
def evaluate(params, data):
inputs, targets = data
preds = neural_network(params, inputs)
accuracy = jnp.mean(jnp.argmax(preds, axis=1) == jnp.argmax(targets, axis=1))
return accuracy
# 示例数据集和参数
rng = random.PRNGKey(0)
input_size = 784
num_classes = 10
layer_sizes = [input_size, 128, num_classes]
params = init_params(rng, layer_sizes)
opt = init_optimizer(params)
# 使用数据集进行训练
trained_params = train(rng, params, data)
# 评估模型
accuracy = evaluate(trained_params, test_data)
print("Test Accuracy:", accuracy)理解如何使用 JAX 或其他深度学习库构建人工智能（AI）系统需要一定的学习和实践。下面我给你一个简单的例子来说明如何使用 JAX 来构建一个基本的人工神经网络（ANN）进行分类任务。
首先，让我们假设你想解决一个简单的图像分类问题，例如手写数字识别。我们将使用一个基本的全连接神经网络来实现这个任务。
这只是一个简单的示例，用于说明如何使用 JAX 来构建神经网络进行图像分类任务。实际情况下，你可能需要更复杂的网络结构、更大规模的数据集以及更多的训练技巧来实现更好的性能。继续学习和实践将帮助你更好地理解如何构建 AI 系统。
要生成并存储模型文件，你可以使用 joblib 库，就像之前保存模型一样。以下是评估模型并保存模型的代码示例：
python
python
import joblib
# 评估模型
accuracy = evaluate(trained_params, test_data)
print("Test Accuracy:", accuracy)
# 将训练好的模型保存为文件
joblib.dump(trained_params, 'trained_model.pkl')此代码评估了训练好的模型在测试数据集上的准确率，并将模型保存为名为 trained_model.pkl 的文件。在此之后，你可以将 trained_model.pkl 文件用于部署模型或在其他地方进行预测。
让我们假设你已经训练了一个模型来识别手写数字。现在，我将展示如何结合手写图片应用并输出识别结果。我们将使用 Python 的 Flask 框架来构建一个简单的 Web 应用，并在用户上传手写数字图片后，使用训练好的模型进行预测。
首先，确保你已经安装了 Flask：
bash
bash
pip install flask然后，你可以创建一个名为 app.py 的 Python 脚本，其中包含以下内容：
python
python
from flask import Flask, render_template, request
from PIL import Image
import numpy as np
import joblib
app = Flask(__name__)
# 加载训练好的模型
model = joblib.load('trained_model.pkl')
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
# 获取上传的图片文件
file = request.files['file']
# 将上传的图片转换为灰度图像并缩放为 28x28 像素
img = Image.open(file).convert('L').resize((28, 28))
# 将图像数据转换为 numpy 数组
img_array = np.array(img) / 255.0 # 将像素值缩放到 [0, 1] 范围内
# 将图像数据扁平化成一维数组
img_flat = img_array.flatten()
# 使用模型进行预测
prediction = model.predict([img_flat])[0]
return render_template('predict.html', prediction=prediction)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)上述代码创建了一个基本的 Flask 应用，包括两个路由：
-
/ 路由用于渲染主页，其中包含一个表单，允许用户上传手写数字图片。
-
/predict 路由用于接收上传的图片并使用模型进行预测。
接下来，你需要创建两个 HTML 模板文件 index.html 和 predict.html，并放置在名为 templates 的文件夹中。index.html 用于渲染主页，而 predict.html 用于显示预测结果。
index.html 内容如下：
html
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Handwritten Digit Recognition</title>
</head>
<body>
<h1>Handwritten Digit Recognition</h1>
<form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data">
<input type="file" name="file" accept="image/*">
<button type="submit">Predict</button>
</form>
</body>
</html>现在，你可以运行应用：
bash
bash
python app.py然后在浏览器中访问 http://localhost:5000/，上传手写数字图片并查看预测结果。