主页 - AI - 人工智能体 -

还在为深度学习发愁？Keras让初学者20分钟搞定模型训练

作者：佚名 时间：2025-11-16 14:51

字号

Keras是什么

Keras 是开源的深度学习框架，专为人类设计，注重易用性、灵活性和高效性。Keras 支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 等多种后端，支持开发者无缝切换框架。Keras 提供简洁的 API 和丰富的预训练模型，适合从初学者到高级开发者的各种需求。Keras 具备模块化设计、高性能计算和清晰的调试工具，助力快速开发和部署深度学习模型。Keras 能轻松应对图像分类、自然语言处理和生成模型等任务，是深度学习开发的强大工具。

Keras

Keras的主要功能

如何使用Keras

  • 定义模型结构：根据任务需求，选择合适的层类型（如全连接层、卷积层、池化层等）构建模型。
  • 编译模型：在训练模型之前，需要配置训练过程。包括选择优化器（如 Adam、SGD 等）、损失函数（如交叉熵损失、均方误差等）和评估指标（如准确率、召回率等）。编译模型是将配置应用到模型中的过程。
  • 准备数据：加载和预处理数据是训练模型的重要步骤。需要将数据转换为适合模型输入的格式，进行归一化、标准化等预处理操作。
  • 训练模型：用 fit 方法训练模型。需要指定训练数据、验证数据、训练轮次（epochs）和批次大小（batch size）等参数。训练过程中，模型根据损失函数和优化器逐步调整权重，以最小化损失。
  • 评估模型：训练完成后，使用测试集评估模型的性能。评估指标通常包括准确率、召回率、F1 分数等。通过评估模型，了解模型在未见数据上的表现。
  • 使用模型进行预测：训练好的模型用在对新数据进行预测。将新数据预处理为与训练数据相同的格式，用模型的 predict 方法进行预测。
  • 保存和加载模型：为方便后续使用，将训练好的模型保存到磁盘。Keras 提供保存和加载模型的功能，支持保存模型的结构、权重和训练配置等信息。

    • Keras的官网地址

    Keras的应用场景

    责任编辑：CQITer新闻报料：400-888-8888   本站原创，未经授权不得转载
    关键词 >> Keras深度学习框架,Keras模型定义与编译教程,Ker
    继续阅读
    热新闻
    推荐
    关于我们联系我们免责声明隐私政策 友情链接
    本站所有内容采用创作共用版权 CC BY-NC-ND/2.5/CN 许可协议 | 蜀ICP备2025167749号-1

    川公网安备51162302000271号

    SiteMap