Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例
Keras是一个高级的神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行，以支持快速的实验和模型构建。Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎，适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员 。
常用函数及其参数
Dense()
全连接层，用于构建神经网络中的线性部分。
units: 层中的神经元数量。activation: 激活函数，默认为’relu’。use_bias: 是否使用偏置项，默认为True。kernel_initializer: 权重初始化方法，默认为’glorot_uniform’。
Conv2D()
二维卷积层，用于处理图像数据。
filters: 输出空间的维度，即滤波器的数量。kernel_size: 卷积窗口的大小。strides: 步长。padding: 填充方式，‘valid’或’same’。activation: 激活函数。
MaxPooling2D()
最大池化层，用于降低特征图的空间维度。
pool_size: 池化窗口的大小。strides: 步长。padding: 填充方式。
LSTM()
长短期记忆网络层，适用于序列数据。
units: 输出维度。activation: 激活函数。recurrent_activation: 递归激活函数。return_sequences: 是否返回整个序列的输出。
Dropout()
丢弃层，用于正则化，防止过拟合。
rate: 丢弃比例。
Embedding()
嵌入层，用于将离散值转换为连续的向量。
input_dim: 输入词汇表的大小。output_dim: 嵌入向量的维度。
Model.fit()
训练模型。
x_train: 训练数据。y_train: 训练标签。epochs: 训练周期数。batch_size: 每个批次的样本数。
Model.evaluate()
评估模型性能。
x_test: 测试数据。y_test: 测试标签。
Model.predict()
对新的数据进行预测。
x_predict: 待预测的数据。
实例
下面是一个使用Keras库构建和训练简单神经网络模型的实例，该模型用于预测Pima印第安人糖尿病数据集：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# 加载数据集
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]
# 创建Sequential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, Y, epochs=150, batch_size=10)
# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))
这个例子展示了如何使用Keras构建一个简单的多层感知器网络，用于二元分类问题。我们首先导入必要的库，然后加载并分割数据集，接着创建一个Sequential模型并添加全连接层，编译模型指定损失函数和优化器，最后训练模型并评估其性能 。