Keras 是一个流行的深度学习库，提供了丰富的预训练模型，方便用户快速搭建和测试深度学习模型。以下是一些常见的 Keras 模型及其应用场景：

  • 卷积神经网络 (CNN)

    • 用途：图像识别、图像分类、目标检测等。
    • 示例：VGG16, ResNet, InceptionV3

  • 循环神经网络 (RNN)

    • 用途：自然语言处理、时间序列分析等。
    • 示例：LSTM, GRU

  • 生成对抗网络 (GAN)

    • 用途：生成新数据、风格迁移等。
    • 示例：GAN, Wasserstein GAN

应用示例

假设你想要使用 Keras 进行图像分类，以下是一个简单的例子：

from keras.applications import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions

# 加载预训练模型
model = VGG16(weights='imagenet')

# 加载图片
img = image.load_img('cat.jpg', target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 预测图片类别
predictions = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(predictions, top=3)[0])

更多资源

如果你想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的官方文档：Keras 官方文档。

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