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

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  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

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  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

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