Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上，能够快速地设计和实验深度学习模型。

快速入门

  1. 安装 Keras

    • 使用 pip 安装 Keras：
      pip install keras

  2. 创建第一个模型

    • Keras 提供了两种模型构建方式：序贯模型和函数式模型。

  3. 常见层

    • 线性层 (Dense)
    • 激活层 (Activation)
    • 卷积层 (Convolutional)
    • 展平层 (Flatten)
    • 扁平化层 (Reshape)
    • 池化层 (Pooling)
    • 损失层 (Loss)
    • 拓展层 (Embedding)

进阶指南

  1. 数据预处理

    • 数据加载和预处理是深度学习流程中的重要步骤。
    • 使用 ImageDataGenerator 进行图像数据的增强。
    • 使用 Sequence 类处理序列数据。

  2. 模型优化

    • 使用不同的优化器，如 SGD、RMSprop、Adam 等。
    • 调整学习率、动量等超参数。

  3. 模型评估

    • 使用 evaluate 方法评估模型性能。
    • 分析模型在不同数据集上的表现。

  4. 模型保存与加载

    • 使用 save 方法保存模型。
    • 使用 load_model 方法加载模型。

  5. 模型部署

    • 将训练好的模型部署到生产环境中。

学习资源

Keras Logo