Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。本文将详细介绍如何使用 Keras API 进行模型训练。

安装和导入

首先，确保你已经安装了 Keras。可以使用以下命令进行安装：

pip install keras

然后，在 Python 中导入 Keras：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

创建模型

创建一个简单的全连接神经网络模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

编译模型

在训练模型之前，需要编译它：

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

准备数据

在训练模型之前，需要准备数据。以下是一个使用 NumPy 生成随机数据的示例：

import numpy as np

# 生成随机数据
x_train = np.random.random((1000, 64))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((200, 64))
y_test = np.random.randint(2, size=(200, 1))

训练模型

使用以下命令开始训练模型：

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

评估模型

使用测试数据评估模型：

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

想了解更多关于 Keras 的信息？请访问我们的 Keras 教程。

图片示例

神经网络结构

中心化的神经网络结构：

Neural_Network_Structure