Keras 是一个高级神经网络 API，提供了一套用于构建和训练神经网络的工具。在这篇指南中，我们将介绍如何配置 Keras 模型代码。
1. 模型配置基本结构
在 Keras 中，模型配置通常遵循以下结构：
- 模型定义：使用 Keras 的
Sequential或Model类定义模型结构。 - 层添加：向模型中添加层，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 编译模型：指定损失函数、优化器和评估指标。
1.1 模型定义
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
1.2 添加层
from keras.layers import Dense
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
1.3 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
2. 模型配置进阶
在了解基本结构后，我们可以进行一些高级配置，以优化模型性能。
2.1 使用预训练模型
Keras 提供了大量的预训练模型，可以用于迁移学习。
from keras.applications import VGG16
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
2.2 添加自定义层
你可以添加自定义层来满足特定的需求。
from keras.layers import Layer
class MyCustomLayer(Layer):
def __init__(self):
super(MyCustomLayer, self).__init__()
def build(self, input_shape):
# 初始化权重
self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[-1], 10),
initializer='uniform', trainable=True)
def call(self, x):
return K.dot(x, self.kernel)
3. 扩展阅读
想了解更多关于 Keras 模型配置的信息？请阅读以下链接：