Keras 模型构建教程

Keras 是一个流行的深度学习库，用于构建和训练神经网络。本教程将为您介绍如何使用 Keras 构建、编译和训练模型。

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, Flatten
   

2. 准备数据集

   x_train, y_train = load_data()
   

3. 创建模型

   model = Sequential()
   model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
   model.add(Dense(128, activation='relu'))
   model.add(Dense(10, activation='softmax'))
   

4. 编译模型

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

5. 训练模型

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

6. 评估模型

   model.evaluate(x_test, y_test)
   

7. 使用模型进行预测

   predictions = model.predict(x_test)
   

实战案例

要深入了解如何使用 Keras 构建、编译和训练模型，请阅读《Keras 模型构建实战案例》。

神经网络结构图