?? 溫馨提示：Keras 現在已經成為 TensorFlow 的官方高級 API，安裝 TensorFlow 就自動包含了 Keras。

模型構建：像搭積木一樣簡單 ???

Keras 提供了兩種主要的模型構建方式：Sequential 模型和函數式 API。讓我們先看看最常用的 Sequential 模型：

# 方式一：直接在構造函數中添加層



model = keras.Sequential([



    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),



    keras.layers.Dropout(0.2),



    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')



])



# 方式二：使用 add 方法逐層添加



model = keras.Sequential()



model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))



model.add(keras.layers.Dropout(0.2))



model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

?? 注意事項：第一層需要指定 input_shape 參數，告訴模型輸入數據的維度。

模型訓練：簡單幾行代碼搞定 ??

Keras 將模型訓練過程簡化為三個核心步驟：編譯、訓練和評估。

# 步驟 1：編譯模型



model.compile(



    optimizer='adam',



    loss='sparse_categorical_crossentropy',



    metrics=['accuracy']



)



# 步驟 2：訓練模型



history = model.fit(



    x_train,



    y_train,



    epochs=10,



    batch_size=32,



    validation_split=0.2



)



# 步驟 3：評估模型



test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)



print(f"測試集準確率：{test_accuracy:.4f}")

?? 開發技巧：使用 callbacks 可以在訓練過程中實現更多高級功能：

# 設置檢查點，保存最佳模型



checkpoint_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint(



    "best_model.h5",



    save_best_only=True



)



# 設置早停機制，防止過擬合



early_stopping_cb = keras.callbacks.EarlyStopping(



    patience=3,



    restore_best_weights=True



)



# 在訓練時使用這些回調函數



model.fit(



    x_train,



    y_train,



    callbacks=[checkpoint_cb, early_stopping_cb]



)

模型保存與加載：隨用隨取 ??

Keras 提供了便捷的模型保存和加載功能：

# 保存整個模型



model.save('my_model.h5')



# 加載模型



loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

?? 學習建議：

• 從簡單的模型開始，逐步增加復雜度
• 善用 TensorBoard 可視化訓練過程
• 多參考 Keras 官方文檔和示例
• 注意數據預處理的重要性

總結與展望 ??

Keras 作為深度學習的高級接口，極大地簡化了神經網絡的構建和訓練過程。它的設計理念是”讓深度學習更加平民化”，而它確實做到了這一點。通過本文的學習，相信你已經掌握了 Keras 的基礎用法，可以開始你的深度學習之旅了。

下一步，你可以嘗試：

• 實現更復雜的網絡架構
• 探索自定義層和損失函數
• 學習遷移學習和預訓練模型的使用
• 嘗試解決實際問題

記住，深度學習的魅力在于實踐，趕快動手試試吧！

文章轉自微信公眾號@叨叨講情感

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