Keras-简介

Keras是一个高度模块化的神经网络库，用Python编写，基于Theano和TensorFlow等深度学习框架。

特点

Keras有如下特点：

• 方便和快捷：Keras可以在CPU和GPU上无缝运行。它有非常容易上手的API，简洁易懂，解决了用户在TensorFlow和Theano等底层框架中需要掌握的许多细节问题。
• 常用层：Keras提供了各种常用神经网络层，例如全连接层、卷积层、池化层、循环网络、正则化等。我们可以使用这些层来构建一个深度神经网络。
• 预训练模型：Keras提供了一些预训练模型，例如ResNet50和VGG16等。我们可以使用这些模型来快速搭建自己的深度神经网络。
• 序列模型：Keras有一个非常方便的序列模型，可以轻松地搭建一个包含多个层的神经网络。
• 可视化：Keras提供了各种可视化工具，帮助用户更好地了解自己的神经网络。

安装

可以通过pip命令安装Keras，命令如下：

pip install keras

使用

Keras的使用非常简单，以下是一个简单的例子：

import keras
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

# 构建一个2层的神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 评估模型
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

总结

Keras是一个非常好用的深度学习库，它提供了一系列易于使用的API，可以帮助用户快速地构建深度神经网络，并进行训练和测试。