python keras构建和训练模型简便性初探
作者：小寒聊python
python keras训练模型
今天给大家分享一个超强的 python 库，keras
https://github.com/keras-team/keras
keras 是一个开源的 python 库，它简化了深度学习的复杂世界，甚至对于那些编码经验有限的人来说也很容易上手。在本文中，我们将深入 Keras 的世界，探索其本质、优势、关键概念，甚至构建一个简单的手写数字识别模型！
特点
Keras 拥有多项优势，使其成为机器学习爱好者的热门选择。
简单性：其简洁的语法和对可读性的关注使学习和编写干净的代码变得更容易。
灵活性：它与 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 等各种后端无缝集成，让你可以自由地为你的项目选择最佳工具。
功能：尽管 Keras 很简单，但它并没有牺牲性能。它利用后端的计算能力来提供高效的训练和推理。
社区：Keras 拥有庞大且活跃的社区，提供充足的支持和资源来帮助你踏上机器学习之旅。
核心概念
现在，我们来看看 Keras 的核心概念。
层：神经网络的构建块，代表数据的不同转换。Keras 提供各种层，例如用于线性运算的密集层、用于图像处理的卷积层以及用于文本等序列数据的循环层。
模型：定义神经网络整体架构的层排列。Keras 允许你轻松堆叠和连接层以创建复杂的模型。
优化器：调整神经网络内部参数以提高其性能的技术。Keras 提供了各种优化器，例如 Adam 和 SGD。
损失函数：衡量模型预测与实际数据相符程度的指标。Keras 根据任务提供不同的损失函数，例如用于分类问题的分类交叉熵。
使用 Keras 构建你的第一个模型
让我们构建一个简单的模型，使用 MNIST 数据集来识别手写数字。
导入库：首先导入 Keras 和其他必要的库，例如 NumPy 和 matplotlib。
加载数据：加载 MNIST 数据集，其中包含手写数字的图像及其相应的标签。
预处理数据：标准化像素值并重塑图像以与 Keras 兼容。
定义模型：使用 Keras 层构建神经网络架构。从具有密集层和 Softmax 激活分类的简单模型开始。
编译模型：选择优化器（例如 Adam）和损失函数（例如分类交叉熵）来编译模型。
训练模型：将训练数据输入模型并迭代小批量以更新其内部参数。
评估模型：使用准确性等指标评估模型在测试数据上的性能。
import numpy as np
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
# ---- Load data ----
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Preprocess data (normalize)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# ---- Build the model ----
model = keras.Sequential([
# Input: Transforms images into 1D vectors
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
# Hidden: 128 neurons for feature learning
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
# Output: Probabilities for each class
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# ---- Train ----
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# ---- Evaluate ----
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test Accuracy:', test_acc)
# ---- Visualize ----
# Plot training & validation accuracy history
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train'], loc='upper left')
plt.show()
这是一个简化的示例，但它展示了使用 Keras 构建和训练模型的简便性。
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