keras 入门教程

keras 入门教程

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级 Python 库。它的目的是简化深度学习模型的构建过程，使得深度学习更易于理解和使用。如果你想入门 Keras，可以参考以下教程：

安装 Keras：首先，你需要安装 Keras 库，可以使用 pip 命令进行安装：
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pip install keras
导入 Keras 库：然后，在你的 Python 代码中导入 Keras 库，如下所示：
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import keras
构建 Keras 模型：接着，你需要构建 Keras 模型，可以使用 Keras 的顺序模型（Sequential）来构建模型。顺序模型是一种简单的模型，它是一个线性的层堆叠，可以依次将层加入模型中。例如，下面的代码构建了一个包含两个 Dense 层的模型：
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation=‘relu’))
model.add(Dense(10, activation=‘softmax’))
编译 Keras 模型：在构建好 Keras 模型后，你需要编译模型，即配置模型的学习过程。这包括两个步骤：定义损失函数和优化器，以及选择需要监

继续

好的，继续。

编译 Keras 模型：在构建好 Keras 模型后，你需要编译模型，即配置模型的学习过程。这包括两个步骤：定义损失函数和优化器，以及选择需要监控的指标。例如，下面的代码使用了交叉熵损失函数和 Adadelta 优化器，并选择了精度作为监控指标：
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model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’,
optimizer=‘adadelta’,
metrics=[‘accuracy’])
训练 Keras 模型：编译模型之后，你需要使用训练数据来训练模型。可以使用 fit() 方法来训练模型，它接受训练数据和标签，以及训练的迭代次数和批次大小等参数。例如，下面的代码将模型训练 10 个 epoch，每次训练使用 32 个样本：
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model.fit(x_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=32)
评估 Keras 模型：在训练完模型后，你可以使用测试数据来评估模型的性能。可以使用 evaluate() 方法来评估模型，它会返回模型的损失和指标的值。例如，下面的代码评估了模型的精度：
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score = model.evaluate(x_test,