实战篇：如何用Keras建立神经网络（附全部代码）

Keras是目前最受欢迎的深度学习库之一，对人工智能的商业化做出了巨大贡献。它使用起来非常简单，它使你能够通过几行代码就可以构建强大的神经网络。在这篇文章中，你将了解如何通过Keras构建神经网络，并且将用户评论分为两类：积极或消极来预测用户评论的情感。这就是社交媒体所谓的情感分析，我们会用著名的imdb评论数据集来做。我们构建的模型只需进行一些更改，就可以应用于其他机器学习问题。

请注意，我们不会深入Keras或深度学习的细节，这对于想要进入人工智能领域却没有深厚的数学功底的程序员来说是件好事。

目录：

1.Keras是什么？

2.什么是情绪分析？

3.imdb数据集。

4.导入依赖关系并获取数据。

5.探索数据。

6.数据准备。

7.建立和训练模型。

Keras是什么？

Keras是一个开源的python库，可以让你轻松构建神经网络。该库能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano和MXNet上运行。Tensorflow和Theano是Python中用来构建深度学习算法的最常用的平台，但它们可能相当复杂且难以使用。相比之下，Keras提供了一种简单方便的方法来构建深度学习模型。它的创造者FrançoisChollet开发了它，使人们能够尽可能快速和简单地构建神经网络。他专注于可扩展性、模块化、极简主义和python的支持。Keras可以与GPU和CPU一起使用，并支持Python 2和Python 3。Google Keras为深度学习和人工智能的商业化做出了巨大贡献，越来越多的人正在使用它们。

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