Keras 是一个高级神经网络 API，它可以让您轻松构建和训练深度学习模型。本文将为您介绍 Keras 的基本概念和使用方法。
Keras 简介
Keras 是由 Google、Facebook 和其他研究机构合作开发的深度学习框架，它提供了丰富的神经网络构建工具，并且易于使用。
安装 Keras
在开始使用 Keras 之前，您需要先安装它。可以通过以下命令进行安装：
pip install keras
Keras 基本概念
模型
Keras 中的模型分为两种类型：序贯模型（Sequential）和函数式模型（Functional）。
序贯模型
序贯模型是一种线性堆叠的模型，它适用于大多数简单的任务。以下是创建一个序贯模型的示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
函数式模型
函数式模型提供了更大的灵活性，允许您自定义网络架构。以下是一个使用函数式模型创建模型的示例：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
input_data = Input(shape=(32,))
dense1 = Dense(10, activation='relu')(input_data)
output_data = Dense(1, activation='sigmoid')(dense1)
model = Model(inputs=input_data, outputs=output_data)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
实践案例
预测房价
以下是一个使用 Keras 预测房价的示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 假设我们有一个房价数据集
data = np.random.rand(1000, 32)
labels = np.random.rand(1000, 1)
# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'测试集损失：{loss}, 准确率：{accuracy}')
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Keras 的知识，可以阅读以下教程：
图片展示
以下是一些关于深度学习的图片：