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# 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的序列模型

model = keras.Sequential([

keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),

keras.layers.Dense(32, activation='relu'),

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

])

?? 溫馨提示：Keras 現(xiàn)在已經(jīng)成為 TensorFlow 的官方高級(jí) API，安裝 TensorFlow 就自動(dòng)包含了 Keras。

模型構(gòu)建：像搭積木一樣簡(jiǎn)單 ???

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

# 方式一：直接在構(gòu)造函數(shù)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(xiàng)：第一層需要指定 input_shape 參數(shù)，告訴模型輸入數(shù)據(jù)的維度。

模型訓(xùn)練：簡(jiǎn)單幾行代碼搞定 ??

Keras 將模型訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)化為三個(gè)核心步驟：編譯、訓(xùn)練和評(píng)估。

# 步驟 1：編譯模型



model.compile(



    optimizer='adam',



    loss='sparse_categorical_crossentropy',



    metrics=['accuracy']



)



# 步驟 2：訓(xùn)練模型



history = model.fit(



    x_train,



    y_train,



    epochs=10,



    batch_size=32,



    validation_split=0.2



)



# 步驟 3：評(píng)估模型



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



print(f"測(cè)試集準(zhǔn)確率：{test_accuracy:.4f}")

?? 開(kāi)發(fā)技巧：使用 callbacks 可以在訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)現(xiàn)更多高級(jí)功能：

# 設(shè)置檢查點(diǎn)，保存最佳模型



checkpoint_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint(



    "best_model.h5",



    save_best_only=True



)



# 設(shè)置早停機(jī)制，防止過(guò)擬合



early_stopping_cb = keras.callbacks.EarlyStopping(



    patience=3,



    restore_best_weights=True



)



# 在訓(xùn)練時(shí)使用這些回調(diào)函數(shù)



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(gè)模型



model.save('my_model.h5')



# 加載模型



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

?? 學(xué)習(xí)建議：

從簡(jiǎn)單的模型開(kāi)始，逐步增加復(fù)雜度
善用 TensorBoard 可視化訓(xùn)練過(guò)程
多參考 Keras 官方文檔和示例
注意數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性

總結(jié)與展望 ??

Keras 作為深度學(xué)習(xí)的高級(jí)接口，極大地簡(jiǎn)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練過(guò)程。它的設(shè)計(jì)理念是”讓深度學(xué)習(xí)更加平民化”，而它確實(shí)做到了這一點(diǎn)。通過(guò)本文的學(xué)習(xí)，相信你已經(jīng)掌握了 Keras 的基礎(chǔ)用法，可以開(kāi)始你的深度學(xué)習(xí)之旅了。

下一步，你可以嘗試：