keras 入门教程

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级 Python 库。它的目的是简化深度学习模型的构建过程，使得深度学习更易于理解和使用。如果你想入门 Keras，可以参考以下教程：

安装 Keras：首先，你需要安装 Keras 库，可以使用 pip 命令进行安装：
Copy code
pip install keras
导入 Keras 库：然后，在你的 Python 代码中导入 Keras 库，如下所示：
Copy code
import keras
构建 Keras 模型：接着，你需要构建 Keras 模型，可以使用 Keras 的顺序模型（Sequential）来构建模型。顺序模型是一种简单的模型，它是一个线性的层堆叠，可以依次将层加入模型中。例如，下面的代码构建了一个包含两个 Dense 层的模型：
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation=‘relu’))
model.add(Dense(10, activation=‘softmax’))
编译 Keras 模型：在构建好 Keras 模型后，你需要编译模型，即配置模型的学习过程。这包括两个步骤：定义损失函数和优化器，以及选择需要监

继续

好的，继续。

编译 Keras 模型：在构建好 Keras 模型后，你需要编译模型，即配置模型的学习过程。这包括两个步骤：定义损失函数和优化器，以及选择需要监控的指标。例如，下面的代码使用了交叉熵损失函数和 Adadelta 优化器，并选择了精度作为监控指标：
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model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’,
optimizer=‘adadelta’,
metrics=[‘accuracy’])
训练 Keras 模型：编译模型之后，你需要使用训练数据来训练模型。可以使用 fit() 方法来训练模型，它接受训练数据和标签，以及训练的迭代次数和批次大小等参数。例如，下面的代码将模型训练 10 个 epoch，每次训练使用 32 个样本：
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model.fit(x_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=32)
评估 Keras 模型：在训练完模型后，你可以使用测试数据来评估模型的性能。可以使用 evaluate() 方法来评估模型，它会返回模型的损失和指标的值。例如，下面的代码评估了模型的精度：
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score = model.evaluate(x_test,

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