Keras 入门教程

Keras 是一个流行的深度学习库，它使得构建和训练神经网络变得简单快捷。以下是一个 Keras 入门教程，帮助您快速上手。

Keras 提供了丰富的 API，允许用户以不同的方式构建神经网络。下面是一些基本的步骤，帮助您开始使用 Keras。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

如果您使用的是 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

数据预处理

在开始训练模型之前，需要对数据进行预处理。以下是一些常用的数据预处理步骤：

数据清洗：移除或填充缺失值，去除异常值。
数据标准化：将数据缩放到 0 到 1 或 -1 到 1 的范围。
数据分割：将数据分为训练集、验证集和测试集。

构建模型

Keras 提供了多种模型构建方式，包括：

Sequential 模型：按顺序堆叠层。
Functional API：更灵活的模型构建方式。
Model subclassing：自定义模型。

以下是一个使用 Sequential 模型构建简单神经网络的基本示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练模型

使用以下命令训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

使用以下命令评估模型：

model.evaluate(x_test, y_test)

模型预测

使用以下命令进行预测：

predictions = model.predict(x_test)