DL框架之Keras:Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、使用方法...
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发布时间：2024-08-20 20:33
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时间：2024-08-26 04:49
DL框架深度解析：Keras详解
Keras，作为TensorFlow官方的高级API，提供了一种直观易用的深度学习开发环境。它以Python库的形式，简化了模型构建与实验的过程，支持多后端和跨平台运行。
Keras简介
Keras的设计注重用户体验，专为开发者而非机器打造，易于学习且不失灵活性。它支持多语言开发（如Python、R），并兼容TensorFlow和Theano等多个后端，同时适用于CPU、NVIDIA GPU、AMD GPU和TPU等多种运算平台。
安装Keras
通过pip安装：pip install Keras，或升级到最新版本：pip install --upgrade Keras。版本更新记录如190827更新到2.2.5和2.2.4。
使用方法
Keras提供了三种API方式：Sequential Model（顺序模型）、Functional API（函数式API）和Model subclassing（子类化模型）。
Sequential Model：简单易用，适合大部分单一输入输出模型，如添加层：Dense(32, input_dim=784)。
Functional API：功能强大，支持多输入和多输出，适用于复杂模型结构。
Model subclassing：灵活性最高，通过自定义前向传播实现完全自定义模型。
核心概念
Shape：定义输入数据的维度，如`input_shape=(784,)`表示一维输入。
回调：如ModelCheckpoint、LearningRateScheduler等，用于自定义训练过程。
保存和恢复：支持模型权重、配置和整个模型的持久化。
Eager Execution：动态图机制，提供命令式编程体验。
模型应用
通过`model.compile()`配置训练参数，使用`model.summary()`查看模型结构，以及`model.fit_generator()`进行批量训练。此外，Keras内置了预训练模型如VGG16、ResNet50等。
注意事项
在使用Keras时，要关注模型存放路径和其他配置细节，确保资源管理得当。
总的来说，Keras凭借其易用性和灵活性，是数据科学家快速构建深度学习项目的理想选择。
