keras怎么读（如何使用Keras搭建深度学习模型）

分类: 生活资讯 编辑 : 〃xnm 发布 : 2025-07-13 16:15:34

如何使用Keras搭建深度学习模型

什么是Keras？

Keras是一个高级神经网络API，它被称为“人类友好版”深度学习库。Keras提供了一种简单、快速的方法去创建深度学习模型，无需太多的数学基础知识。

安装Keras

在安装Keras之前，需要安装TensorFlow、Theano或者CNTK。安装TensorFlow和Theano可以使用Anaconda或pip。如果需要使用GPU，还需要安装CUDA。

安装完毕后，在命令行中运行以下命令来安装Keras：

pip install keras

使用Keras搭建深度学习模型

在使用Keras搭建深度学习模型之前，需要了解Keras的两种主要模型：Sequential model和Functional API模型。

Sequential Model

Sequential model是一种简单的线性堆叠模型，可以使用add()函数添加每一层。以下是一个简单的例子：

```from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))```

上面的例子中，我们使用了Sequential model搭建了一个两层的神经网络模型。

Functional API Model

Functional API模型允许构建任意的图形模型，并支持共享层(layer)和多输入及多输出模型。以下是一个简单的例子：

```from keras.layers import Input, Densefrom keras.models import Modelinputs = Input(shape=(784,))x = Dense(units=64, activation='relu')(inputs)predictions = Dense(units=10, activation='softmax')(x)model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)```

使用Functional API模型，我们可以搭建任意的图形模型。

训练模型

完成模型搭建后，我们需要训练模型。下面是一个简单的例子：

```from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)```

上面的例子中，我们使用了SGD作为优化器，在训练模型时，我们需要传入训练集x_train和y_train，设置epochs和batch_size。

评估模型

完成模型训练后，我们需要评估模型的表现。下面是一个简单的例子：

```from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)```

上面的例子中，我们使用了evaluate()函数评估了模型在测试集上的损失(loss)和准确率(accuracy)。

总结

Keras提供了一种简单、快速的方法去创建深度学习模型。使用Sequential model和Functional API模型，我们可以搭建任意复杂的神经网络模型，并通过训练和评估模型来对模型表现进行检查。

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