Keras 名称模型 - Python

Keras 是一个基于 Python 的深度学习框架，它提供了一种简单、快速的方式去构建深度学习模型。Keras 名称模型是 Keras 提供的一种构建模型的方式，它使得模型的构建变得更加简便、模块化。在本文中，我们将会介绍如何使用 Keras 名称模型的方式去构建一个简单的神经网络模型。

安装 Keras

在使用 Keras 前，我们需要先安装它。可以使用 pip 命令来安装 Keras：

pip install keras

导入必要的库

import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

构建模型

下面我们将使用 Keras 名称模型的方式去构建一个简单的神经网络模型。这个模型有一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，其中隐藏层包含 10 个神经元。

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(784,))

# 定义隐藏层
x = Dense(units=10, activation='relu', name='hidden_layer')(inputs)

# 定义输出层
outputs = Dense(units=10, activation='softmax', name='output_layer')(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 模型概览
model.summary()

使用 Model 类来构建模型。首先我们定义输入层，然后定义一个有 10 个神经元的隐藏层，激活函数为 relu。最后我们定义输出层有 10 个神经元，激活函数为 softmax。这是一个多分类问题，softmax 是应该使用的激活函数。

编译模型

模型构建完成后，我们需要对模型进行编译。在编译模型前，我们需要设置损失函数、优化器和评价指标。

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

这里我们选择了交叉熵损失函数、Adam 优化器和准确率作为评价指标。

模型训练

编译完成后，我们可以使用 fit 方法进行模型训练。

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=10,
          batch_size=128,
          validation_data=(x_test, y_test))

这里我们使用了 10 个 epoch，batch_size 为 128，使用测试集来验证我们的模型。

模型测试

使用 evaluate 方法来测试模型：

# 模型测试
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

这里我们使用测试集来测试模型的性能。输出结果中包括了损失函数和准确率。

总结

使用 Keras 名称模型是构建深度学习模型的一种简单、快速的方式。在本文中，我们介绍了如何使用 Keras 名称模型的方式去构建模型，并对模型进行编译、训练和测试。