Keras 模型构建教程

Keras 是 TensorFlow 的一个高级神经网络 API，它提供了构建和训练深度学习模型的高级接口。在本教程中，我们将介绍如何使用 Keras 构建、编译和训练一个简单的深度学习模型。

模型构建步骤

1. 导入必要的库

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

2. 创建模型

使用 Sequential 类创建一个线性堆叠的模型。

model = Sequential()

3. 添加层

向模型中添加层。在这个例子中，我们添加一个具有 64 个单元的密集层。

model.add(Dense(64, input_dim=100))

4. 配置层

使用 Activation 函数配置层的激活函数。

model.add(Activation('relu'))

5. 重复步骤 3 和 4

根据需要添加更多的层。

6. 编译模型

在训练模型之前，需要编译它。这包括指定优化器、损失函数和评估指标。

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

7. 训练模型

使用训练数据训练模型。

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

8. 评估模型

使用测试数据评估模型的性能。

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

9. 预测

使用模型进行预测。

predictions = model.predict(x_test)

附加资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 教程页面。

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