Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它被稱(chēng)為“人類(lèi)友好版”深度學(xué)習(xí)庫(kù)。Keras提供了一種簡(jiǎn)單、快速的方法去創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型，無(wú)需太多的" />

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生活資訊

keras怎么讀（如何使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型）

分類(lèi): 生活資訊 編輯 : 〃xnm 發(fā)布 : 2025-07-13 16:15:34

如何使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型

什么是Keras？

Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它被稱(chēng)為“人類(lèi)友好版”深度學(xué)習(xí)庫(kù)。Keras提供了一種簡(jiǎn)單、快速的方法去創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型，無(wú)需太多的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。

安裝Keras

keras怎么讀（如何使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型）

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

keras怎么讀（如何使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型）

安裝完畢后，在命令行中運(yùn)行以下命令來(lái)安裝Keras：

pip install keras

使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型

keras怎么讀（如何使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型）

在使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型之前，需要了解Keras的兩種主要模型：Sequential model和Functional API模型。

Sequential Model

Sequential model是一種簡(jiǎn)單的線(xiàn)性堆疊模型，可以使用add()函數(shù)添加每一層。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

```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，我們使用了Sequential model搭建了一個(gè)兩層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

Functional API Model

Functional API模型允許構(gòu)建任意的圖形模型，并支持共享層(layer)和多輸入及多輸出模型。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

```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，我們可以搭建任意的圖形模型。

訓(xùn)練模型

完成模型搭建后，我們需要訓(xùn)練模型。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

```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，我們使用了SGD作為優(yōu)化器，在訓(xùn)練模型時(shí)，我們需要傳入訓(xùn)練集x_train和y_train，設(shè)置epochs和batch_size。

評(píng)估模型

完成模型訓(xùn)練后，我們需要評(píng)估模型的表現(xiàn)。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

```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，我們使用了evaluate()函數(shù)評(píng)估了模型在測(cè)試集上的損失(loss)和準(zhǔn)確率(accuracy)。

總結(jié)

Keras提供了一種簡(jiǎn)單、快速的方法去創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型。使用Sequential model和Functional API模型，我們可以搭建任意復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)訓(xùn)練和評(píng)估模型來(lái)對(duì)模型表現(xiàn)進(jìn)行檢查。