Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上，能够让你轻松构建和训练复杂的神经网络模型。以下是关于 Keras 的基础教程。

安装 Keras

在开始之前，请确保你已经安装了 Python 和必要的依赖。你可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

或者使用 TensorFlow 的内置支持：

pip install tensorflow

Keras 会随着 TensorFlow 的安装一起安装。

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例，它将一个输入数据转换为输出：

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

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

模型架构

Keras 提供了多种层来构建神经网络，以下是一些常用的层：

  • Dense（全连接层）：这是一个线性层，它将输入数据映射到输出空间。
  • Convolutional（卷积层）：用于处理图像数据，它可以提取图像的特征。
  • MaxPooling（最大池化层）：用于降低维度，减少参数数量。

数据预处理

在训练模型之前，你需要对数据进行预处理。这通常包括以下步骤：

  • 归一化：将数据缩放到 0 到 1 的范围。
  • 标准化：将数据缩放到具有零均值和单位方差的范围。
  • 填充：添加填充到图像数据的边界。

扩展阅读

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