4、使用Keras开发深度学习模型

使用Keras开发深度学习模型

在Python中，使用Keras可以轻松地创建和评估深度学习神经网络，但必须遵循严格的模型生命周期。本文将介绍在Keras中创建、训练和评估深度学习神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练好的模型进行预测。还将探讨如何使用功能API在设计模型时提供更多灵活性。

1 Keras模型生命周期

Keras中神经网络模型的生命周期包括以下5个步骤：
1. 定义网络
2. 编译网络
3. 拟合网络
4. 评估网络
5. 进行预测

下面是Keras中神经网络模型5步生命周期的mermaid流程图：

graph LR
    A[定义网络] --> B[编译网络]
    B --> C[拟合网络]
    C --> D[评估网络]
    D --> E[进行预测]

1.1 步骤1：定义网络

第一步是定义神经网络。在Keras中，神经网络被定义为一系列层，这些层的容器是 Sequential 类。可以通过以下两种方式定义网络：
- 两步法 ：先创建 Sequential 类的实例，然后创建层并按连接顺序添加它们。

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

mode