本文将带你了解如何使用 Keras 库构建深度学习模型。Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，同时提供灵活性和可扩展性。

快速开始

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Keras 构建一个简单的神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 模型摘要
model.summary()

层的使用

Keras 提供了多种层，包括：

  • Dense: 全连接层
  • Conv1D: 一维卷积层
  • Conv2D: 二维卷积层
  • MaxPooling1D: 一维最大池化层
  • MaxPooling2D: 二维最大池化层
  • Dropout: 随机丢弃层

更多关于层的详细信息，请访问 Keras 官方文档

模型训练

以下是一个简单的模型训练示例：

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=10)

模型评估

使用以下代码评估模型：

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以阅读以下文章：

希望这些信息能帮助你更好地理解 Keras 模型构建。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。

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神经网络结构

Neural_Network_Structure