Keras 含义

Keras是一个开源的高层神经网络API，是在Python编程语言中编写的。它可以运行在TensorFlow、Theano和Microsoft Cognitive Toolkit等深度学习框架之上。为何Keras受到了广泛的欢迎？因为它是：

• 简洁、用户友好且易于阅读的API
• 支持快速的实验，让你能够迅速地原型化你的深度学习模型
• 具有现代的、先进的深度学习特性，例如：多GPU支持、切换深度学习框架等
• 能够无缝地和TensorFlow、Theano和Microsoft Cognitive Toolkit集成，提供高层次、灵活的模型定义。

Keras的设计原则是模块化、可扩展和支持Python结构化代码。

Keras自带了大量常见的张量操作，例如点积、加、乘、调整形状等。这些操作可以帮助我们创建神经网络架构，并且很容易理解。因此，使用Keras，您可以迅速地构建出深度学习模型，无论是在CPU还是GPU上。

Keras的安装

您可以通过pip安装keras，执行以下命令来安装：

pip install keras

除了keras软件包外，您可能还需要安装要使用的深度学习框架，例如TensorFlow或Theano。

Keras的使用

使用Keras构建神经网络通常可以分为以下步骤：

1. 导入所需的库和模型类型
2. 建立模型
3. 编译模型
4. 训练模型
5. 评估模型
6. 使用模型进行预测

以下是一些基本的代码示例，说明如何使用Keras实现常见的任务，例如分类和回归。

分类

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD

# 构造Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层、隐藏层和输出层
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)

# 预测
result = model.predict(x_new, batch_size=32)

回归

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 构造Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层、隐藏层和输出层
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
adam = Adam(lr=0.01)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=adam)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)

# 预测
result = model.predict(x_new, batch_size=32)

总之Keras为开发深度学习模型提供了一个强大的工具，使得您可以迅速快速地原型化和迭代深度学习模型。Keras提供了简单易用的API和现代化的深度学习功能，是深度学习的一个好的入门选择。