Python深度学习入门：使用Keras框架

原创 ╰半橙微兮° 2025-02-08 10:27 37阅读 0赞

Keras是Google推出的一个高级神经网络API，它允许你以Python代码的形式构建、训练和评估深度学习模型。

以下是一个基本的使用Keras搭建神经网络的例子：

  1. 安装Keras：
    如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

    1. pip install keras

  2. 导入所需库：
    导入Keras及相关辅助函数。

    1. import numpy as np
    2. from keras.models import Sequential
    3. from keras.layers import Dense

  3. 创建模型：
    使用Sequential模型，添加输入层、隐藏层和输出层。

    1. model = Sequential()
    2. model.add(Dense(12, input_dim=8), activation='relu'))
    3. model.add(Dense(8, activation='relu')))
    4. model.add(Dense(1, activation='sigmoid')))

  4. 编译模型：
    设置损失函数、优化器和准确率。

    1. model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

  5. 训练模型：
    用训练数据集对模型进行训练。

    1. X_train = np.random.random((100, 8))) # 假设你有100个样本，每个样本8个特征
    2. y_train = np.random.randint(2, size=(100, 1)))) # 假设标签只有两种情况
    4. model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32) # 训练50个周期，每次32个样本

  6. 评估模型：
    使用测试数据集对训练好的模型进行评估。

    1. X_test = np.random.random((100, 8))) # 假设你有100个样本，每个样本8个特征
    2. y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1)))) # 假设标签只有两种情况
    4. model.evaluate(X_test, y_test)

以上就是一个使用Keras框架进行深度学习入门的基本流程。实际操作中需要根据具体问题和数据进行调整。

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