Как загрузить предварительно обработанные данные .txt и использовать их для обучения сверточных сетей?

Вопрос или проблема

{0.00001478 0.00000006 0.00000133 0.00000038 0.00000001 0.00000001 0.00000000 0.00000001 0.00000004 0.00000011 0.00000000 0.00000002 0.00095226 0.00005343 0.00000002 0.00000000 0.00000000 0.00000342 0.00000002 0.00000036 0.00000000 0.00000046 0.00000000 0.00000000 0.00001069 0.00000000 0.00007515 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000009 0.00000000 0.01169860 0.00000017 0.00000000 0.00000010 0.00000113 0.00000472 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000003 0.00000150 0.00001475 0.00000000 0.00000000 0.00000023 0.00000005 0.00000011 0.00000000 0.00000000 0.00001333 0.00000000 0.00000002 0.00000017 0.00000076 0.00000051 0.00000015 0.00000440 0.00000001 0.00000079 0.00000000 0.00000000 0.00000008 0.00000000 0.00000001 0.00000002 0.98503888 0.00000013 0.00000000 0.00000000 0.00208691 0.00000000 0.00000003 0.00000051 0.00000001 0.00001191 0.00000000 0.00000000 0.00000001 0.00000001 0.00000000 0.00000000 0.00000003 0.00000000 0.00000001 0.00000000 0.00000000 0.00000021 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000027 0.00000675}

import numpy as np

# Чтение файла с диска
with open('path/to/file.txt') as f:
    txt = f.read()

# Создание списка значений в строковом формате 
vals = txt.replace('{','').replace('}','').strip().split()

# Приведение значений к типу float
vals = [np.float32(val) for val in vals]

# Хранение в массиве numpy
vals = np.array(vals)

Ответ или решение

Чтобы загрузить предобработанные файлы .txt и использовать их для обучения сверточных нейронных сетей (CNN), необходимо выполнить несколько шагов, включая считывание данных, преобразование их в нужный формат и настройку самого CNN. В этом ответе я подробно опишу все необходимые этапы.

Шаг 1: Загрузка данных из файлов .txt

Нам нужно прочитать данные из файлов и преобразовать их в массивы, которые можно будет использовать для обучения модели. Приведенный ниже код поможет вам сделать это с использованием библиотеки NumPy.

import numpy as np
import os

def load_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        txt = f.read()

    # Удаление фигурных скобок и разбиение строки на отдельные элементы
    vals = txt.replace('{', '').replace('}', '').strip().split()

    # Преобразование строковых значений в массив типа float32
    vals = np.array([np.float32(val) for val in vals])

    return vals

Шаг 2: Загружаем все данные из папки

Предположим, что у вас есть несколько файлов .txt в одной папке. Мы можем создать функцию, которая будет загружать все файлы и складывать их в массив.

def load_all_data(directory):
    data = []
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.endswith(".txt"):
            file_path = os.path.join(directory, filename)
            data.append(load_data(file_path))
    return np.array(data)

Шаг 3: Подготовка данных для CNN

Сверточные нейронные сети требуют входные данные в определенном формате. Например, данные должны быть нормализованы и, возможно, оформлены в виде тензоров. Мы можем использовать функцию reshape() для изменения формы нашего массива, если это необходимо.

def preprocess_data(data):
    # Предположим, что вы хотите, чтобы данные имели форму (число образцов, высота, ширина, каналы)
    # Например, если ваши данные представляют собой одномерные векторы, можно изменить их форму
    # data = data.reshape((-1, height, width, channels))  # Пример изменения формы
    return data

Шаг 4: Создание и обучение модели CNN

Как только данные подготовлены, можно создать модель CNN с использованием библиотеки Keras.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # Например, для бинарной классификации
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

Шаг 5: Обучение модели

После создания модели вы можете обучить её с использованием подготовленных данных.

# Загружаем данные
data_directory = 'path/to/your/data'
data = load_all_data(data_directory)

# Предположим, что у вас есть метки классов для каждой записи (например, labels)
# labels = np.array([...]) # Загрузите или создайте метки соответствующее вашим данным

# Предобрабатываем данные
# data = preprocess_data(data)

# Создаем и обучаем модель
input_shape = (height, width, channels)  # Замените на реальные значения
model = create_model(input_shape)
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)  # Настройте параметры по необходимости

Заключение

Таким образом, загрузка и подготовка предобработанных данных .txt для обучения сверточных нейронных сетей включает в себя считывание данных, преобразование их в массивы NumPy, предобработку для соответствия входным требованиям модели CNN, создание самой модели и, наконец, обучение модели на загруженных данных. Не забудьте подстроить размеры тензоров и метрики в зависимости от вашей специфики задачи.