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(12-2使用更複雜的卷積神經網路辨識Cifar10圖庫.ipynb)
接續使用Cifar-10圖庫訓練卷積神經網路，使用更複雜的卷積神經網路，表示增加卷積層與卷積核個數，是否能提升識別Cifar-10圖庫的正確率。
Step1)匯入資料與修改資料
匯入cifar10圖庫，對輸入的訓練資料與測試資料進行處理。
程式說明
第1到11行：匯入函式庫。
第12行：設定繪圖模組plt的中文字型。
第13行：使用函式load_data下載資料集cifar10的訓練資料到train_X與train_y，測試資料到test_X與test_y。
第14到15行：讓每個值除以255，使圖片每個byte的數值介於0到1之間。
第16行：使用函式to_categorical轉換train_y為one-hot編碼，使用變數train_y2參考到此轉換結果。
第17行：使用函式to_categorical轉換test_y為one-hot編碼，使用變數test_y2參考到此轉換結果。
Step2)建立模型、訓練模型與評估模型
使用Sequential建立模型、訓練模型與評估模型。
程式說明
第1行：使用Sequential建立卷積神經網路模組。
第2行：使用Conv2D新增二維的卷積層，使用3x3的卷積核(Kernel)，使用64個卷積核，設定padding為same，設定激勵函式為relu，輸入圖片維度為(32,32,3)，3表示頻道(channel)個數，因為彩色相片的每個像素由3個byte組成。
第3行：使用Conv2D新增二維的卷積層，使用3x3的卷積核(Kernel)，使用64個卷積核，設定padding為same，設定激勵函式為relu。
第4行：使用MaxPooling2D新增二維的MaxPooling，設定感應範圍為2x2，每次向右或向下移動2格。
第5行：使用Conv2D新增二維的卷積層，使用3x3的卷積核(Kernel) ，使用128個卷積核，設定padding為same，設定激勵函式為relu。
第6行：使用Conv2D新增二維的卷積層，使用3x3的卷積核(Kernel) ，使用128個卷積核，設定padding為same，設定激勵函式為relu。
第7行：使用MaxPooling2D新增二維的MaxPooling，設定感應範圍為2x2，每次向右或向下移動2格。
第8到10行：重複第5到7行程式碼。
第11行：使用Flatten新增攤平層。
第12行：使用Dense新增全連接層，有512個神經元，使用relu為激勵函式。
第13行：使用Dense新增全連接層，有10個神經元，使用softmax為激勵函式。
第14行：設定優化器為adam，設定損失函式為categorical_crossentropy，表示此模型為多類別分類。設定metrics為accuracy，表示訓練過程要紀錄每次訓練的正確率。
第15行：使用函式summary輸出整個模組的摘要。
第16行：使用train_X為訓練資料集，train_y為訓練目標集，設定validation_data為(test_X, test_y)，表示使用test_X為測試資料集，test_y為測試目標集。所有輸入資料需要跑10次，每200筆輸入資料更新一次參數。設定verbose為2，表示每個epochs輸出一個訓練紀錄。使用變數history接收訓練過程。
第17到18行：使用evaluate輸入測試資料test_X與test_y2評估模型的正確率，將評估結果指定給變數score，顯示變數score的第二個元素，表示顯示正確率。
Step3)繪製模組正確率與損失值圖
繪製訓練過程的模組正確率圖與損失值圖。
程式說明
第1行：取出訓練過程中訓練資料的正確率，使用plot繪製到圖表上。
第2行：取出訓練過程中測試資料的正確率，使用plot繪製到圖表上。
第3到4行： Y軸標籤為「Accuracy」，X軸標籤為「Epoch」。
第5行：在左上角設定圖說。
第6行：繪製模組正確率圖到螢幕上。
第7行：取出訓練過程中訓練資料的損失值，使用plot繪製到圖表上。
第8行：取出訓練過程中測試資料的損失值，使用plot繪製到圖表上。
第9到10行： Y軸標籤為「Loss」，X軸標籤為「Epoch」。
第11行：在左上角設定圖說。
第12行：繪製模組損失值圖到螢幕上。
Step4) 儲存模組與載入模組
將模組的參數儲存起來，就不需要重新訓練，下一次可以直接載入使用。
程式說明
第1行：使用函式save儲存模型到資料夾cifar_model。
第2行：使用函式load_model載入資料夾cifar_model到模型。
Step5) 建立混淆矩陣
使用混淆矩陣找出辨識錯誤的類別與個數。
程式說明
第1行：使用函式predict進行模型預測，以test_X為輸入，變數結果儲存到變數pred_y
第2行：此時變數pred_y為one-hot編碼，使用函式argmax輸入變數pred_y還原回數字。
第3行：使用函式flatten將二維陣列test_y轉換成一維陣列test_y2。
第4行：使用函式crosstab比較目標結果test_y2與預測結果pred_y，產生混淆矩陣。
Step6) 顯示圖片與模型預測結果
將圖片顯示在螢幕上，並顯示原本類別與模型預測的類別。
程式說明
第1行：使用load_model載入本節範例模型cifar_model。
第2行：字典dic儲存Cifar-10圖庫的分類編號與名稱。
第3到14行：自訂函式draw_pic用於顯示圖片，每列5張圖片，並標示原始分類與辨識後分類。
第4到13行：使用for迴圈執行跑5次，每次顯示一張圖片，迴圈變數i由0到4，每次遞增1。
第5行：使用函式gcf新增一個圖片。
第6行：設定圖片大小為寬12英寸高1英寸。
第7行：使用subplot劃分成1列5欄，每張圖片放在編號i+1的位置，表示由左到右依序擺放。
第8行：使用imshow顯示圖片，將輸入手寫數字陣列pics第index+i個元素，轉換維度為32x32x3，設定cmap為binary。
第9到10行：設定標題為原始分類名稱與辨識後的分類名稱
第11行：設定標題字體大小為10。
第12到13行：不顯示X軸刻度與Y軸刻度。
第14行：使用迴圈新增一列五張圖片後，使用函式show顯示在螢幕上。
第15行：使用函式flatten將二維陣列test_y轉換成一維陣列test_y2。
第16行：使用函式predict進行模型預測，以test_X為輸入，變數結果儲存到變數pred_y。
第17行：此時變數pred_y為one-hot編碼，使用函式argmax輸入變數pred_y還原回數值。
第18到19行：使用for迴圈呼叫函式draw_pic顯示前25個圖片到螢幕上。
Step7)顯示辨識錯誤的圖片
找出辨識錯誤的前10個圖片，並顯示在螢幕上。
程式說明
第1行：使用load_model載入本節範例模型cifar_model。
第2行：字典dic儲存Cifar-10圖庫的分類編號與名稱。
第3到13行：自訂函式draw_one_pic用於顯示一張圖片，並標示原始分類與辨識後分類。
第4行：使用函式gcf新增一個圖片。
第5行：設定圖片大小為寬1英寸高1英寸。
第6行：使用subplot劃分成1列1欄，每張圖片放在編號1的位置。
第7行：使用imshow顯示圖片，將圖片陣列pics第index個元素，維度為32x32x3，設定cmap為binary。
第8到9行：設定標題為原始分類名稱與辨識後的分類名稱
第10行：設定標題字體大小為10。
第11到12行：不顯示X軸刻度與Y軸刻度。
第13行：使用函式show顯示圖片到螢幕上。
第14行：使用函式flatten將二維陣列test_y轉換成一維陣列test_y2。
第15行：使用函式predict進行模型預測，以test_X為輸入，變數結果儲存到變數pred_y。
第16行：此時變數pred_y為one-hot編碼，使用函式argmax輸入變數pred_y還原回數值。
第17行：建立一個資料集df，欄位label對應變數test_y2，欄位pred對應變數pred_y。
第18行：比較欄位label與欄位pred的不同之處，資料集df_diff參考到欄位label與欄位pred不相同的元素。
第19行：從資料集df_diff取前10個到資料集df_diff10。
第20到21行：使用for迴圈取出陣列df_diff10所有元素，使用函式draw_one_pic顯示該索引值的圖片。
Step8)顯示每一層的設定
顯示模組的每一層名稱與卷積核個數，與每一層的詳細設定。
程式說明
第1行：使用函式load_model載入模型cifar_model。
第2到8行：使用for迴圈找出卷積神經網路的每一層。
第3行：印出分隔線。
第4到7行：若該層的名字有出現「conv」，則顯示該層名稱與卷積核個數，否則只顯示名稱。
第8行：顯示該層的設定。
Step9)印出卷積核
印出卷積神經網路的卷積核。
程式說明
第1行：使用函式load_model載入模型cifar_model。
第2到5行：定義函式show_filters，顯示卷積核的數值。
第3行：呼叫函式get_weights會回傳模組的卷積核參數與位移量，卷積核參數回傳給filters，位移量回傳給biases。
第4到5行：顯示卷積核的維度與數值。
第6行：顯示第一層的卷積核數值到螢幕上。
Step10)顯示卷積核所辨別出來的影像
顯示卷積核所辨別出來的影像到螢幕上。
程式說明
第1行：使用函式load_model載入模型cifar_model。
第2到11行：自訂函式show_pic。
第3行：使用函式gcf新增一個圖片。
第4行：設定圖片大小為寬0.8英寸高0.8英寸。
第5行：使用subplot劃分成1列1欄，圖片放在編號1的位置。
第6行：使用imshow顯示圖片，輸入圖片陣列x，將圖片陣列x重新調整為寬度32個點高度32個點的彩色照片，設定cmap為binary。
第7行：設定圖片標題為「pic」。
第8行：設定標題字體大小為10。
第9到10行：不顯示X軸刻度與Y軸刻度。
第11行：使用函式show顯示圖片到螢幕上。
第12行：設定outputs為model.layers[4].output，輸出卷積神經網路的第五層。
第13行：使用函式summary顯示模組的摘要。
第14行：使用函式show_pic顯示圖片train_X[1]到螢幕上。
第15行：將train_X[1]的維度轉換成(1, 32, 32, 3)，變數img參考到此結果。
第16行：使用函式predict輸入變數img進行預測，變數pred_img參考到此結果。
第17行：設定變數c為1。
第18行：設定圖片大小為寬10英寸高8英寸。
第19到25行：使用巢狀迴圈顯示64個卷積核運算結果，使用函式subplot分割圖片為8列8欄，將圖片放在第c個位置(第21行)，不顯示X軸刻度與Y軸刻度(第22到23行)，顯示變數pred_img第c-1個元素(第24行)，變數c遞增1(第25行)。
第26行：使用函式show顯示圖片到螢幕上。
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