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keras框架是什么，keras入门教程（新手必看）

在过去的几年里，深度学习的发展越来越快。深度学习模型的构建和训练往往涉及大量复杂的工作，这对初学者和研究人员来说都是不小的挑战。为了解决这个问题，创建了 Keras 这个强大又易用的深度学习库。

Keras 是一个以 TensorFlow、CNTK、Theano 等为后端的高级神经网络 API，以用户友好、模块化、易扩展为设计原则进行设计。Keras 可以使用户以更少的代码、更快的速度构建和训练复杂的深度学习模型。

下面介绍如何使用 Keras 构建和训练一个深度学习模型。

1、构建模型

在 Keras 中，最常用的模型是 Sequential 模型，该模型是由一层层的网络层顺序堆叠起来形成的模型。以下是使用 Sequential 模型的例子： 
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
上面的例子构建了一个包含两个全连接层的神经网络。第一个全连接层有 64 个神经元，激活函数是 relu()，输入的形状是（32，）。第二个全连接层有 10 个神经元，激活函数是 softmax()，此激活函数主要用于执行多分类任务。

2、编译模型

构建好模型后，需要通过 compile() 方法编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标。例如： 
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
在上面的例子中，使用 Adam 优化器、交叉熵损失函数，以及准确率评价指标编译模型。

3、训练模型

编译好模型后，用户可以使用 fit() 方法训练模型： 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
在上面的代码中：

4、保存和加载模型

训练一个模型可能需要花费很长的时间，因此通常建议把训练好的模型保存下来，以便后续使用或继续训练该模型。

在 Keras 中，先使用 save() 方法保存模型： 
model.save('my_model.h5')

然后，使用 load_model() 方法加载模型： 
from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('my_model.h5')

5、模型的微调

在某些情况下，用户可能希望在一个已经训练好的模型上进行微调。微调是指先冻结已经训练好的模型的一部分层，然后在新的数据上训练剩下的层。

在 Keras 中，用户可以这样实现模型的微调： 
# 假设原模型名为 orig_model
# 冻结前三层
for layer in orig_model.layers[:3]:
    layer.trainable = False

# 在新数据上训练
model.fit(new_data, new_labels)

6、模型的可视化

在训练模型的过程中，用户通常希望能看到模型的训练曲线，从而了解模型的训练情况。

在 Keras 中，fit() 方法返回一个 History 对象，该对象记录了训练过程中的损失值和评价函数。用户可以利用这些信息绘制模型的训练曲线，绘制方法如下： 
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['loss'], label='training loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='validation loss')
plt.legend()
plt.show()
通过上述代码，用户可以看到模型在训练集和验证集上的损失值随着训练周期的变化情况。

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