Keras API 使用指南：训练模型功能详解

🧠 简介

Keras 是一个高级神经网络API，能够简化深度学习模型的训练流程。通过 keras/api/train_model 接口，用户可直接调用训练功能，无需手动处理底层计算。以下是核心用法：

📌 核心方法

1. model.fit()

   • 用于训练模型，支持批量数据输入
   • 示例：model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   • 

2. model.evaluate()

   • 评估模型性能，返回损失值和指标
   • 示例：loss = model.evaluate(X_test, y_test)
   • 

3. model.predict()

   • 使用训练好的模型进行预测
   • 示例：predictions = model.predict(new_data)
   • 

🛠 使用示例

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=128, validation_split=0.2)

⚠ 注意事项

• 确保数据已正确预处理（归一化/标准化）
• 调整超参数（如学习率、批次大小）以优化训练效果
• 链接到官方文档获取更详细的参数说明

📚 扩展阅读

如需深入了解模型训练原理，可参考：

• Keras 官方训练指南
• 深度学习模型调优技巧