Keras中文教程

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。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras：

• 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。
• 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。
• 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。

快速上手

Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。

• Sequential模型如下所示：

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

• 可以简单地使用 .add() 来堆叠模型：

from keras.layers import Dense

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

• 在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

可以批量地在训练数据上进行迭代了:

# x_train 和 y_train 是 Numpy 数组 -- 就像在 Scikit-Learn API 中一样。
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

只需一行代码就能评估模型性能：

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

新数据预测：

classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

Keras Sequential 顺序模型

顺序模型是多个网络层的线性堆叠。

两种建模方式：

1. 将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：

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

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),