from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation="relu", input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation="softmax"))這里,我們創建了一個包含兩個Dense層的模型。第一層有64個神經元,使用ReLU激活函數,并且接受100維的輸入。第二層有10個神經元,使用softmax激活函數。 2. 模型的編譯 在定義好模型之后,我們需要對其進行編譯。編譯模型時,我們需要指定損失函數、優化器和評估指標。例如,下面的代碼展示了如何編譯上面創建的模型:
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="sgd", metrics=["accuracy"])這里,我們使用交叉熵作為損失函數,隨機梯度下降作為優化器,并且使用準確率作為評估指標。 3. 模型的訓練 在編譯好模型之后,我們可以使用fit()函數對其進行訓練。我們需要指定訓練數據、標簽、批量大小、訓練輪數等參數。例如,下面的代碼展示了如何訓練上面創建的模型:
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)這里,x_train和y_train分別是訓練數據和標簽,epochs表示訓練輪數,batch_size表示每個批次的大小。 4. 模型的評估 在訓練好模型之后,我們可以使用evaluate()函數對其進行評估。我們需要指定測試數據和標簽。例如,下面的代碼展示了如何評估上面創建的模型:
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)這里,x_test和y_test分別是測試數據和標簽,batch_size表示每個批次的大小。evaluate()函數將返回損失值和評估指標的值。 5. 模型的預測 在訓練好模型之后,我們可以使用predict()函數對其進行預測。我們需要指定輸入數據。例如,下面的代碼展示了如何對上面創建的模型進行預測:
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)這里,x_test是輸入數據,batch_size表示每個批次的大小。predict()函數將返回預測結果。 總之,Keras是一個非常強大的深度學習框架,它提供了非常簡單的API,使得深度學習的編程變得更加容易和高效。我們只需要按照上面介紹的步驟,就可以很容易地構建、編譯、訓練、評估和預測深度學習模型。
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