Keras模型构建指南 🧠

欢迎学习如何使用 Keras 搭建深度学习模型！以下是关键步骤与实用技巧，助你快速入门：

1. 环境准备 🛠️

• 安装 TensorFlow（Keras 的底层依赖）
• 确认 Python 版本兼容性（推荐 3.8-3.11）
• 导入 Keras：

  import tensorflow as tf  
  from tensorflow.keras import layers, models  
  

2. 数据处理 📊

• 加载数据集：

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()  
  

• 数据归一化与增强（可选）：

  x_train = x_train.astype('float32') / 255.0  
  

  

3. 模型构建 🏗️

• 使用 Sequential API 搭建模型：

  model = models.Sequential([  
      layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  
      layers.Dense(128, activation='relu'),  
      layers.Dropout(0.2),  
      layers.Dense(10, activation='softmax')  
  ])  
  

• 或尝试函数式 API 构建复杂网络：

  inputs = layers.Input(shape=(28, 28))  
  x = layers.Dense(128, activation='relu')(inputs)  
  outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)  
  model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)  
  

  

4. 编译与训练 🚀

• 编译模型：

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

• 训练模型：

  model.fit(x_train, y_train, epochs=5)  
  

  

5. 模型评估与优化 📈

• 评估性能：

  test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)  
  print(f"Test Accuracy: {test_acc}")  
  

• 优化技巧：
  • 调整学习率：optimizer= tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
  • 添加正则化：layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer='l2')
  • 使用早停回调：tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss')

扩展学习 📚

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