在本文中，将探讨如何利用Keras.NET库来构建一个用于硬币识别的卷积神经网络（CNN）。Keras.NET是一个.NET封装库，它允许.NET开发者使用Keras框架的功能来构建深度学习模型。首先，需要确保系统中安装了Python环境，并且安装了Numpy和TensorFlow库。此外，还需要安装Numpy.NET和pythonnet_netstandard这两个Nuget包。
在开始之前，请确保操作系统中安装了Python2.7-3.7版本。如果在执行代码时遇到任何问题，可以尝试在主方法的开始处运行以下代码，以设置环境变量，确保所有DLL文件都能被找到：
private static void SetupPyEnv()
{
string envPythonHome = @"C:\Users\arnal\AppData\Local\Programs\Python\Python37\";
string envPythonLib = envPythonHome + "Lib\\;" + envPythonHome + @"Lib\site-packages\";
Environment.SetEnvironmentVariable("PYTHONHOME", envPythonHome, EnvironmentVariableTarget.Process);
Environment.SetEnvironmentVariable("PATH", envPythonHome + ";" + envPythonLib + ";" + Environment.GetEnvironmentVariable("PATH", EnvironmentVariableTarget.Machine), EnvironmentVariableTarget.Process);
Environment.SetEnvironmentVariable("PYTHONPATH", envPythonLib, EnvironmentVariableTarget.User);
PythonEngine.PythonHome = envPythonHome;
PythonEngine.PythonPath = Environment.GetEnvironmentVariable("PYTHONPATH");
}
接下来，将展示如何使用Keras.NET构建CNN模型。以下是一个名为Cnn的类，它包含了模型的所有逻辑：
public class Cnn
{
private DataSet _dataset;
private Sequential _model;
public Cnn(DataSet dataset)
{
_dataset = dataset;
_model = new Sequential();
}
public void Train()
{
// 构建CNN模型
_model.Add(new Conv2D(32, kernel_size: (3, 3).ToTuple(), padding: Settings.PaddingMode, input_shape: new Shape(Settings.ImgWidth, Settings.ImgHeight, Settings.Channels)));
_model.Add(new Activation(Settings.ActivationFunction));
// ... 省略中间层的添加
_model.Add(new Dense(_dataset.NumberClasses));
_model.Add(new Softmax());
_model.Compile(loss: Settings.LossFunction, optimizer: Settings.Optimizer, metrics:new string[] { Settings.Accuracy });
_model.Fit(_dataset.TrainX, _dataset.TrainY, batch_size: Settings.BatchSize, epochs: Settings.Epochs, validation_data:new NDarray[] { _dataset.ValidationX, _dataset.ValidationY });
var score = _model.Evaluate(_dataset.ValidationX, _dataset.ValidationY, verbose: 0);
Console.WriteLine("Test loss:" + score[0]);
Console.WriteLine("Test accuracy:" + score[1]);
}
public NDarray Predict(string imgPath)
{
NDarray x = Utils.Normalize(imgPath);
x = x.reshape(1, x.shape[0], x.shape[1], x.shape[2]);
return _model.Predict(x);
}
}
如上代码所示，首先在构造函数中接收数据集，并创建Sequential类的实例。Sequential是一个空模型，它允许堆叠层，这正是需要的。然后在Train方法中，首先创建层堆栈，然后编译模型并调用fit方法开始训练。使用的损失函数是categorical_crossentropy。损失函数是用来优化学习过程的函数，即要么最小化它，要么最大化它。负责最小化损失函数的是优化器——一个改变网络权重和学习率以最小化损失的算法。
在训练结束后，使用验证数据集评估模型。另一个方法是Predict，顾名思义，它预测新数据的标签。这个方法应该在训练完成后调用。开始训练过程就像运行以下代码一样简单：
var cnn = new Cnn(dataSet);
cnn.Train();