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Keras: 基于 Python 的深度学习库

你恰好发现了 Keras。

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后

端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做

好研究的关键。

如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras：

允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。

同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。

在 CPU 和 GPU 上无缝运行。

查看文档，请访问 Keras.io。

Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。

指导原则

用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras

遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最

低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。

模块化。模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少



Keras 中文文档

的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方

法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。

易扩展性。新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足的示

例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。

基于 Python 实现。 Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这些代码

紧凑，易于调试，并且易于扩展。

快速开始：30 秒上手 Keras

Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它

由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神经

网络图。

Sequential 模型如下所示：

fromkeras.modelsimportSequential

model=Sequential()

可以简单地使用 .add() 来堆叠模型：

fromkeras.layersimportDense

model.add(Dense(units=64,activation='relu',input_dim=100))

model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))

在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',

optimizer='sgd',

metrics=['accuracy'])

如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单，同时又允

许用户在需要的时候能够进行完全的控制（终极的控制是源代码的易扩展性）。

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,

optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.9,nesterov=True))

现在，你可以批量地在训练数据上进行迭代了：

#x_train和y_train是Numpy数组‐‐就像在Scikit‐LearnAPI中一样。

model.fit(x_train,y_train,epochs=5,batch_size=32)

或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型：

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内容反馈

773c_07

2020-04-26

滑轮不能滚动
袁易学

2020-12-07

文档对编程有参考价值。
创创大帝(水印很浅-下载的文档)

2021-07-26

滑轮不能用垃圾
理想乡'

2021-03-14

滑轮不能动

dzgybd

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