Keras 是一个高级神经网络 API，它能够在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 上运行。本教程将介绍如何使用 Keras 构建、训练和评估一个简单的神经网络模型。

基础概念

在开始构建模型之前，我们需要了解一些基础概念：

  • 层 (Layers): 神经网络的基本构建块。
  • 模型 (Models): 由层组成的网络结构。
  • 编译 (Compilation): 定义模型训练的参数，如优化器、损失函数和评估指标。
  • 训练 (Training): 使用训练数据调整模型参数的过程。

构建模型

以下是一个简单的模型构建示例：

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

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，输入维度为 100
model.add(Dense(100, input_dim=100, activation='relu'))

# 添加一个输出层，输出维度为 1
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

训练模型

在模型构建完成后，我们需要使用训练数据来训练它：

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

在训练完成后，我们可以使用测试数据来评估模型性能：

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'测试集准确率: {score[1]}')

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 官方文档。

[center]Keras 模型构建

注意事项

  • 确保你的数据集已经预处理和归一化。
  • 选择合适的层和激活函数对于模型性能至关重要。
  • 训练模型可能需要较长时间，请耐心等待。

希望这个教程能帮助你入门 Keras 模型构建！