7、快速上手Keras：构建和训练深度学习模型

快速上手Keras：构建和训练深度学习模型

1. Keras简介

Keras 是一个强大的深度学习库，它提供了高层次的抽象组件，使得构建和训练神经网络变得更加简单和直观。Keras 支持两种流行的后端引擎：Theano 和 TensorFlow。这使得用户可以选择最适合自己的计算平台，无论是CPU还是GPU。

Keras的主要优势在于其简洁性和易用性。通过Keras，用户可以快速构建、训练和评估深度学习模型，而无需深入理解底层的计算图和梯度计算细节。此外，Keras还支持多种激活函数、损失函数和优化算法，使得用户可以根据具体任务选择最合适的方法。

2. 构建单层神经网络

让我们从一个简单的单层神经网络开始，逐步介绍如何使用Keras构建和训练模型。以下是具体的操作步骤：

步骤1：导入必要的库

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.utils.visualize_util import plot

步骤2：定义模型结构

使用 Sequential 构造函数定义一个顺序模型，并添加一层全连接层&#x