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0、实验准备
①实验环境
②需要下载的安装包
③注意事项（很关键，否则后面内容看不懂）
④容易出现的问题
1、查看数据并读取数据。
2、PIL库里的Image包进行读取（.resize更改图片尺寸，并将原始数据归一化处理，用索引方式进行提取）
3、切分实验数据集（train_test_split进行切分）
4、线性回归构建模型。（Dense、Flatten、Input和Model模块。利用Model类方法构建模型）
5、模型编译。利用keras的compile实现编译过程
6、模型拟合。利用fit进行拟合，并观察循环过程中，参数的变化
7、模型预测。利用predict使用训练好的模型在未知的数据上做预测，得到一个预测值
8、绘制损失函数曲线变化图
9、完整代码
0、实验准备
①实验环境
python3.7.4
Spyder（anaconda3.7）
下载链接：anaconda3.7安装（清华开源软件镜像）
因为有些安装包有版本要求，最好直接下载anaconda3.7版本的Spyder直接使用。
②需要下载的安装包
一定下载安装包哈，不然运行会报错哦。
conda install pandas numpy pillow scikit-learn keras matplotlib③注意事项（很关键，否则后面内容看不懂）
→本文提到的X变量代表各种美食图像，因变量Y表示每张图片的评分。（图片数据可以大家自己去网上找，也可以使用我给大家分享的图片材料哈，注意要改文件地址【最好全是英语命名，不要有中文，否则可能会有报错】）
→需要下载一个Y数据文件：
通过百度网盘分享的文件：实验数据（图片材料+Y数据csv文件）
链接：https://pan.baidu.com/s/1xksDeusttovDfs2ncMYOcA?pwd=6688
提取码：6688
④容易出现的问题
有些下载可能会出一点问题：版本不兼容（所以建议大家直接下载anaconda3.7，因为这个是兼容scikit-learn包的，大部分不兼容这个）、找不到文件（改文件路径！！！不要有中文！！！）
1、查看X、Y数据并读取X、Y数据。
2、针对X图片数据，利用PIL库里的Image包进行读取。利用.resize更改图片尺寸，并将原始数据归一化处理。针对Y数值数据，用索引方式进行提取。
3、切分实验数据集。利用train_test_split进行切分。
4、线性回归构建模型。用到的模块：Dense、Flatten、Input和Model模块。利用Model类方法构建模型。
5、模型编译。利用keras的compile实现编译过程。注意：三种参数值的设定。
6、模型拟合。利用fit进行拟合，并观察循环过程中，参数的变化。（这个最好多模拟几次，不低于六次，不然精确度不高）
7、模型预测。利用predict使用训练好的模型在未知的数据上做预测，得到一个预测值。
8、绘制损失函数曲线变化图。
9、完整代码
import pandas as pd
MasterFile=pd.read_csv("E:\All_demo\DEEp\FoodScore.csv")
print(MasterFile.shape)
MasterFile[0:5]
MasterFile.hist()
import numpy as np
FileNames=MasterFile['ID']
N=len(FileNames)
Y=np.array(MasterFile['score']).reshape([N,1])
from PIL import Image
IMSIZE=128
X=np.zeros([N,IMSIZE,IMSIZE,3])
for i in range(N):
MyFile=FileNames[i]
Im=Image.open(r'E:\All_demo\DEEp\data_foodscore/'+MyFile+'.jpg')
Im=Im.resize([IMSIZE,IMSIZE])
Im=np.array(Im)/255
X[i,]=Im
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure()
fig,ax=plt.subplots(2,5)
fig.set_figheight(7.5)
fig.set_figheight(15)
ax=ax.flatten()
for i in range(10):
ax[i].imshow(X[i,:,:,:])
ax[i].set_title(np.round(Y[i],2))
from sklearn.model_selection import train_test_split
X0,X1,Y0,Y1=train_test_split(X,Y,test_size=0.5,random_state=0)
from keras.layers import Dense,Flatten,Input
from keras import Model
input_layer=Input([IMSIZE,IMSIZE,3])
x=input_layer
x=Flatten()(x)
x=Dense(1)(x)
output_layer=x
model=Model(input_layer,output_layer)
model.summary()
from keras.optimizers import Adam
model.compile(loss='mse',optimizer=Adam(lr=0.001),metrics=['mse'])
history=model.fit(X0,Y0,
validation_data=[X1,Y1],
batch_size=100,
epochs=100)
MyPic=Image.open("E:\All_demo\DEEp\data_foodscore\pic1.jpg")
MyPic
MyPic=MyPic.resize((IMSIZE,IMSIZE))
MyPic=np.array(MyPic)/255
MyPic=MyPic.reshape((1,IMSIZE,IMSIZE,3))
model.predict(MyPic)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='validation loss')
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend()
plt.show()
