Keras深度学习框架安装及快速入门
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Keras深度学习框架安装及快速入门相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.下载安装Keras
如果你是安装的Anaconda组合套件,可以直接在Prompt上执行安装命令:pip install keras
注意:最下面为Successfully...表示安装成功!
2.简介
Keras为图片数据输入提供了一个很好的接口,即Keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类,该类生成一个数据生成器Generator对象,依照循环批量生成对应于图像信息的多维矩阵。根据后台运行环境的不同(例如:TensorFlow,Theano等),多维矩阵的不同维度对应的信息分别是图像二维的像素点。第三维对应彩色通道,灰色图像为一维,RGB为三维。
3.入门案例:序列模型
3.1.简介
序列模型是通用模型中的一种,该模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络。这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。
3.2.代码实现
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Sat Jan 19 11:10:51 2019 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 from keras.models import Sequential 9 from keras.layers import Dense 10 from keras.layers import Activation 11 12 # Dense 全连接层 13 layers = [Dense(32, input_shape=(784,)), # 32,784 核数 14 Activation(‘relu‘), # 激活函数 15 Dense(10), 16 Activation(‘softmax‘)] 17 18 model = Sequential(layers) 19 model.summary()
3.3.结果
3.4.分析
1.Keras内部使用之前已安装好的深度学习框架,在这里使用了TensorFlow.
2.使用model.summary()可以查看当前神经网络的架构和详细参数信息。
以上是关于Keras深度学习框架安装及快速入门的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章