简介
Keras是一个用于构建深度学习模型的高级API，并且它可以运行在不同的深度学习后端上，如TensorFlow、Theano和CNTK。Keras提供了用户友好、灵活、高效的接口，使得模型的创建、训练和评估变得更加简单和方便。
本文将详细介绍Keras中的模型、层、核心API，并给出相关代码示例。
模型
在Keras中，模型是由一系列层组成的。可以使用Sequential模型或函数式模型来构建模型。
Sequential模型
Sequential模型是一种简单的线性堆叠模型，层按照顺序添加。以下是创建Sequential模型的示例代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建Sequential模型，并添加两个全连接层
model = Sequential()
model.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
函数式模型
函数式模型具有更大的灵活性，可以处理具有非线性拓扑的模型，包括多输入和多输出的情况。以下是创建函数式模型的示例代码：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
# 定义输入
inputs = Input(shape=(784,))
# 创建多个层，并连接它们
x = Dense(256, activation='relu')(inputs)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
# 创建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
层
在Keras中，层是模型的构建块。Keras提供了许多不同类型的层，包括全连接层、卷积层、池化层等。
全连接层
全连接层是最基本的层之一，它将输入数据与每个神经元连接，输出一个固定大小的向量。以下是使用全连接层的示例代码：
from keras.layers import Dense
# 创建一个全连接层，输出大小为256，激活函数为ReLU
layer = Dense(256, activation='relu')
卷积层
卷积层是深度学习中常用的层类型之一，它通过滑动窗口在输入数据上进行局部感知，从而提取特征。以下是使用卷积层的示例代码：
from keras.layers import Conv2D
# 创建一个卷积层，使用32个3x3大小的过滤器，激活函数为ReLU
layer = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')
池化层
池化层用于减小输入数据的空间维度，从而减少模型的参数数量。以下是使用池化层的示例代码：
from keras.layers import MaxPooling2D
# 创建一个最大池化层，池大小为2x2
layer = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
核心API
Keras提供了一系列核心API，用于定义模型的优化器、损失函数、评估指标等。
优化器
优化器用于根据给定的数据和损失函数来更新模型的权重。以下是创建优化器的示例代码：
from keras.optimizers import SGD
# 创建一个随机梯度下降优化器，并设置学习率为0.01
optimizer = SGD(lr=0.01)
损失函数
损失函数用于衡量模型在训练过程中的性能。Keras提供了许多常用的损失函数，如均方误差、交叉熵等。以下是使用均方误差作为损失函数的示例代码：
from keras.losses import MeanSquaredError
# 创建一个均方误差损失函数
loss = MeanSquaredError()
评估指标
评估指标用于衡量模型在训练和测试过程中的性能。Keras提供了许多常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率等。以下是使用准确率作为评估指标的示例代码：
from keras.metrics import Accuracy
# 创建一个准确率评估指标
metric = Accuracy()
总结
本文介绍了Keras中的模型、层和核心API，并给出了相关代码示例。通过使用Keras的高级API，我们可以更加方便地构建、训练和评估深度学习模型，减少了繁琐的代码重复工作。希望本文对您进一步理解Keras的使用有所帮助！
本文来自极简博客，作者：编程灵魂画师，转载请注明原文链接：Keras基础：模型、层与核心API详解
