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一、什么是Keras
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。
具体可以参考：Keras: 基于 Python 的深度学习库
通过之前的例子 Tensorflow——利用神经网络实现线性回归的预测 我们发现tensorflow的入门门槛还是比较高的
而且个人感觉其对于神经网络中各个层的定义不是很明确，是通过定义层到层之间的参数来确定的
而Keras就很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象
所以构建神经网络的方法对于普通开发者来说，相对tensorflow，Keras更易上手
而Keras也是tensorflow官方在tensorflow2.0开始墙裂推荐使用的
二、将之前的例子改成Keras实现
删除tf.placeholder占位、tf.Variable变量、模型、损失函数、优化器的定义（其实就是将所以的都删除了^_^）
使用tf.keras构建模型
这里直接使用tf.keras.Sequential来构建一个最简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential()
向模型中添加层两个全连接层作为隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Dense(10)) model.add(tf.keras.layers.Dense(10))
再添加一个全连接层作为输出层
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
配置模型的损失函数和优化器，依然使用AdamOptimizer优化器'adam'，损失函数依然是方差'mse'
（注意：在tensorflow1.13中可以写成optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.001)，但是tensorflow2.0中必须写成optimizer='adam'）
model.compile(optimizer='adam',
loss='mse')
通过model.fit开始训练，依然训练5000次
这里需要将x和y转化为二维的numpy矩阵（model.fit的输入支持的参数可以查看官网API：tf.keras.model.fit）
for _ in range(5000):
x_train, y_train = create_data(True)
x_train = np.array(x_train, ndmin=2)
y_train = np.array(y_train, ndmin=2)
model.fit(x_train, y_train)
使用训练好的模型进行预测（依然需要将x转化为二维的numpy矩阵）
for _ in range(10):
x_data, y_data = create_data(False)
x_data = np.array(x_data, ndmin=2)
prediction_value = model.predict(x_data)
print("x=", x_data, "y预测=", prediction_value, "y实际=", y_data)
预测结果为：
x= [[16.8307033]] y预测= [[65.21274]] y实际= 66.44764860292732 x= [[12.11375358]] y预测= [[40.489502]] y实际= 41.30630660712863 x= [[26.50665706]] y预测= [[115.927895]] y实际= 118.02048213508458 x= [[23.92639848]] y预测= [[102.40385]] y实际= 104.26770387755393 x= [[28.40950307]] y预测= [[125.90141]] y实际= 128.16265135441537 x= [[4.02130059]] y预测= [[-1.9259634]] y实际= -1.8264678301731045 x= [[24.24050166]] y预测= [[104.05016]] y实际= 105.94187387358106 x= [[29.71602577]] y预测= [[132.74937]] y实际= 135.126417345193 x= [[22.21779693]] y预测= [[93.44843]] y实际= 95.16085765597148 x= [[25.86439061]] y预测= [[112.56156]] y实际= 114.59720195233699
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完整代码如下，在python3.6.8、tensorflow1.13/tensorflow2.0.0-alpha0 环境下成功运行
https://github.com/yukiti2007/sample/blob/master/python/tensorflow/wx_b_nn_keras.py
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
def create_data(for_train=False):
w = 5.33
b = -23.26
x = random.random() * 30
y = w * x + b
if for_train:
noise = (random.random() - 0.5) * 10
y += noise
return x, y
def run():
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
model.compile(optimizer='adam',
loss='mse')
for _ in range(5000):
x_train, y_train = create_data(True)
x_train = np.array(x_train, ndmin=2)
y_train = np.array(y_train, ndmin=2)
model.fit(x_train, y_train)
for _ in range(10):
x_data, y_data = create_data(False)
x_data = np.array(x_data, ndmin=2)
prediction_value = model.predict(x_data)
print("x=", x_data, "y预测=", prediction_value, "y实际=", y_data)
if __name__ == "__main__":
run()