Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架,其设计源于Torch,编程语言用 Python ,是一个功能强大、内容抽象,高度模块化的神经网络库,能够支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已经将keras合并到了自己的主代码中,我们可以直接tf.keras就能调用其中的工具库了。
一、 Keras设计原则
a)用户友好:Keras提供一致而简洁的API, 大大降低了一般应用下用户的工作量,并且,Keras可以提供清晰和具有实践意义的bug反馈。
b)模块性:模型可理解为一个层的序列或数据的运算图,完全可配置的模块可以用最少的代价自由组合在一起。具体而言,网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块,你可以使用它们来构建自己的模型。
c)易扩展性:只要仿照现有模块编写出新的类或者函数,就能够非常简单的添加新模块。这种快捷性、便利性,能够让Keras在先进的研究工作方面有更突出的表现。
d)与Python协作:Keras并没有单独的模型配置文件类型,模型使用python代码,这使得Keras更紧凑和更易debug,扩展更为便捷。
二、keras安装
在进行keras安装之前,需要需要确保TensorFlow,Theano,CNTK已经安装完成。建议使用TensorFlow后端。如果计划在GPU上运行keras,还可以选择依赖项cuDNN。
1、打开dos窗口,在命令行中输入:pip install keras
2、下载完成后,进入python环境,输入import keras,输出Using Tensorflow backend即表示安装成功。
三、快速上手 Keras
模型,是一种组织网络层的方式,它是Keras 的核心数据结构。Keras 中主要的模型有: Sequential 模型,Sequential 是一系列网络层按顺序构成的栈。
Sequential 模型如下:
from keras.models import Sequential model = Sequential()
将一些网络层通过 .add() 堆叠起来,就构成了一个模型:
from keras.layers import Dense, Activation model.add(Dense(units=64. input_dim=100)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dense(units=10)) model.add(Activation("softmax"))
完成模型的搭建后,我们需要使用 .compile() 方法来编译模型:
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
模型编译时必须指明损失函数和优化器。Keras 的核心理念就是简便快捷,操作容易。用户可以根据自己的实际需要定制自己的模型、网络层,甚至修改源代码。比如,我们使用自定义的 SGD 优化器:
from keras.optimizers import SGD model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01. momentum=0.9. nesterov=True))
模型编译完成之后,我们在训练数据上按 batch 进行一定次数的迭代来训练网络:
model.fit(x_train, y_train, epochs=5. batch_size=32)
如果我们采用手动方法,将一个个 batch 的数据送入网络中训练,需要使用:
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
随后,我们可以用这一行代码来评估模型,确定模型的指标是否能够满足我们的要求:
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者,我们可以使用此模型,预测新数据:
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14