Keras 基础教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为可扩展且易于使用。本教程将介绍 Keras 的基本概念和使用方法。

安装 Keras

首先，确保您已经安装了 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一部分。您可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

# 创建模型
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)

数据准备

在开始训练模型之前，您需要准备数据。Keras 提供了多种数据集，例如：

• MNIST 数据集：手写数字数据集，用于图像分类任务。
• Fashion MNIST 数据集：服装图像数据集，也用于图像分类。

例如，您可以使用以下代码加载 MNIST 数据集：

from keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

模型结构

Keras 提供了多种层，用于构建复杂的神经网络模型。以下是一些常见的层：

• Dense 层：全连接层。
• Conv1D 层：一维卷积层，常用于时间序列数据。
• Conv2D 层：二维卷积层，常用于图像数据。

例如，以下代码创建了一个包含卷积层的模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

模型训练

训练模型是使用数据来调整模型权重的过程。以下是一些训练模型的关键点：

• 损失函数：损失函数用于评估模型预测值与真实值之间的差异。
• 优化器：优化器用于更新模型权重，以最小化损失函数。
• 评估指标：评估指标用于评估模型性能。

例如，以下代码训练了一个简单的分类模型：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以阅读以下教程：

• Keras 官方文档

希望这个教程对您有所帮助！😊