Keras 是一个流行的深度学习库,用于构建和训练神经网络。本教程将带你了解如何使用 Keras 代码仓库来构建自己的深度学习模型。
快速入门
安装 Keras:首先,确保你已经安装了 Keras。你可以通过以下命令进行安装:
pip install keras
导入数据:你可以使用 Keras 提供的内置数据集,例如 MNIST 手写数字数据集。
from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
构建模型:使用 Keras 的 Sequential 模型 API 来构建一个简单的神经网络。
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(28 * 28,))) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
编译模型:在训练模型之前,需要编译它。
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型:使用训练数据来训练模型。
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
评估模型:使用测试数据来评估模型的性能。
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print(f'测试准确率: {test_acc}')
扩展阅读
想要了解更多关于 Keras 的信息,可以访问我们的 Keras 教程页面。
图片示例
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