TensorFlow2.0：30 秒上手 Keras

最新推荐文章于 2023-12-18 16:33:30 发布

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原文链接：https://keras-zh.readthedocs.io/

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本文介绍Keras深度学习框架的基本用法，包括Sequential模型的构建、模型编译、训练及评估。Keras简化了神经网络的创建过程，允许用户通过简单的API构建复杂的神经网络。

https://keras-zh.readthedocs.io/

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。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神经网络图。

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'])

如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单，同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制（终极的控制是源代码的易扩展性）。

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

现在，你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)

或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型：

model.train_on_batch(x_batch, y_batch)

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)

或者对新的数据生成预测：

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

构建一个问答系统，一个图像分类模型，一个神经图灵机，或者其他的任何模型，就是这么的快。深度学习背后的思想很简单，那么它们的实现又何必要那么痛苦呢？

有关 Keras 更深入的教程，请查看：

开始使用 Sequential 模型
开始使用函数式 API
在代码仓库的 examples 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于栈式 LSTM 的文本生成等等。