快速上手Keras深度学习框架

Keras是TensorFlow官方推荐的高层神经网络API，它让构建深度学习模型变得超简单。不管是新手还是老手，用Keras都能快速搭建出各种神经网络模型。我自己从开始接触深度学习时就用它，觉得特别顺手。

1.

安装配置

装Keras超容易，直接用pip一句话就搞定：

pip install keras

要是想用GPU加速，得先装好CUDA和cuDNN。不过刚开始学不用GPU也没事，CPU就够用了。

2.

模型搭建

Keras最牛的地方就在于搭建模型特别直观。像搭积木一样，一层一层往上叠就行：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(64， activation='relu'， input_dim=100))

model.add(Dense(10， activation='softmax'))

温馨提示：每层的神经元数量要设置合理，太多了容易过拟合，太少了又学不到东西。刚开始可以试试64、128这种数量。

3.

训练模型

训练模型也简单，三板斧：compile定义优化器和损失函数，fit开始训练，evaluate看看效果：

model.compile(optimizer='adam'， loss='categorical_crossentropy')

model.fit(x_train， y_train， epochs=10， batch_size=32)

score = model.evaluate(x_test， y_test)

玩深度学习有个坑，训练时间可能会很长。咱们写代码的时候最好加个进度条，不然干等着挺着急。

4.

保存和加载

模型训练好了，当然得保存下来。要不然电脑重启一下，之前的努力就白费了：

model.save('my_model.h5')

from keras.models import load_model

model = load_model('my_model.h5')

温馨提示：保存模型时记得给文件起个能看懂的名字，最好还标注下准确率，不然过段时间自己都忘了这模型是干啥的。

5.

预测新数据

模型训练好了就能用来预测新数据了，一行代码搞定：

predictions = model.predict(new_data)

写代码的时候记得处理下输入数据的格式，数据维度不对可能会报错。我之前就在这栽过跟头，折腾了好久才发现是数据shape不对。

6.

常用层类型

Keras里最常用的几个层：

Dense：全连接层，最基础的那种

Conv2D：处理图像用的卷积层

MaxPooling2D：池化层，压缩数据用的

Dropout：丢弃一些神经元，防止过拟合

反正记住，不同的任务用不同的层，像图像就得用卷积层，文本处理可能要用LSTM层。

用Keras写深度学习代码真的很爽，不用管那么多底层细节。不过还是建议多看看文档，里面有不少好用的功能等着被发现。写够几个模型，慢慢就能体会到这工具的妙处了。