Python深度学习入门：使用Keras框架

原创 ╰半橙微兮° 2025-02-08 10:27 18阅读 0赞

Keras是Google推出的一个高级神经网络API，它允许你以Python代码的形式构建、训练和评估深度学习模型。

以下是一个基本的使用Keras搭建神经网络的例子：

1. **安装Keras**：
   如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

```bash
   pip install keras
   ```

2. **导入所需库**：
   导入Keras及相关辅助函数。

```python
   import numpy as np
   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   ```

3. **创建模型**：
   使用Sequential模型，添加输入层、隐藏层和输出层。

```python
   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8), activation='relu'))
   model.add(Dense(8, activation='relu')))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid')))
   ```

4. **编译模型**：
   设置损失函数、优化器和准确率。

```python
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   ```

5. **训练模型**：
   用训练数据集对模型进行训练。

```python
   X_train = np.random.random((100, 8))) # 假设你有100个样本，每个样本8个特征
   y_train = np.random.randint(2, size=(100, 1)))) # 假设标签只有两种情况

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32) # 训练50个周期，每次32个样本
   ```

6. **评估模型**：
   使用测试数据集对训练好的模型进行评估。

```python
   X_test = np.random.random((100, 8))) # 假设你有100个样本，每个样本8个特征
   y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1)))) # 假设标签只有两种情况

model.evaluate(X_test, y_test)
   ```

以上就是一个使用Keras框架进行深度学习入门的基本流程。实际操作中需要根据具体问题和数据进行调整。

Python深度学习入门：使用Keras框架

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