35、使用TensorFlow Keras API构建和训练神经网络模型

使用TensorFlow Keras API构建和训练神经网络模型

在深度学习领域，构建和训练神经网络模型是一项核心任务。TensorFlow Keras API（tf.keras）为我们提供了一种便捷、高效的方式来完成这些任务。本文将详细介绍如何使用tf.keras构建线性回归模型和多层感知器模型，并对模型进行训练、评估和保存。

1. TensorFlow Keras API概述

Keras是一个高级神经网络API，最初设计为运行在其他库（如TensorFlow和Theano）之上。它提供了用户友好且模块化的编程接口，只需几行代码就能轻松进行原型设计和构建复杂模型。Keras可以从PyPI独立安装，并配置为使用TensorFlow作为后端引擎。在TensorFlow 2.0中，tf.keras成为实现模型的主要推荐方法，它支持TensorFlow特定的功能，如使用tf.data的数据集管道。

构建神经网络模型时，常用的方法有两种：
- 使用tf.keras.Sequential() ：通过堆叠层来形成网络。可以将层列表传递给tf.keras.Sequential()定义的模型，也可以使用.add()方法逐个添加层。
- 子类化tf.keras.Model ：通过定义模型类的call()方法来明确指定前向传播过程，从而对前向传播有更多的控制。

使用tf.keras API构建的模型可以通过.compile()和.fit()方法进行编译和训练。

2. 构建线性回归模型

我们将构建一个简单的线性回归模型来解决回归问题，具体步骤如下： </