开发者们大家好，
如果您是深度学习新手，您可能遇到过 keras 这个名字。但它到底是什么？它是如何工作的？在这篇文章中，我将从头开始解释所有内容，并向您展示一个使用 keras 构建简单深度学习模型的分步示例。我还将解释诸如 mnist 数据集 之类的关键概念，以便您可以轻松理解！
1.什么是keras？
keras 是一个用 python 编写的开源高级神经网络 api。它允许开发人员使用用户友好的界面快速轻松地构建深度学习模型。 keras 位于 tensorflow 等更复杂的深度学习框架之上，让您可以专注于构建模型，而不会被底层复杂性所困扰。
2. 为什么使用 keras？
- 易于使用：keras 的设计易于阅读和理解，这非常适合初学者。
- 模块化：它是高度模块化的，这意味着您可以像积木一样将模型组合在一起。
- 多后端支持：keras 可以在 tensorflow、theano 或 cntk 之上运行，使其非常灵活。
- 快速原型：只需几行代码即可构建、编译和训练深度学习模型。
3.什么是mnist？
mnist 数据集 是机器学习领域最著名的数据集之一。它包含 70,000 张手写数字 (0-9) 图像。每个图像都是灰度图片，大小为 28x28 像素。目标是将这些图像分类为十个数字类别之一。
以下是 mnist 数据集中的一些数字示例：
[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]
使用 keras 时，您经常会看到教程中使用 mnist 数据集，因为它简单、易于理解，并且非常适合测试新模型。
4. 使用 keras 构建简单的神经网络（逐步）
现在让我们使用 keras 构建一个简单的神经网络来对这些手写数字进行分类。我们将一步步进行。
第 1 步：安装 tensorflow（keras 与 tensorflow 捆绑在一起）
首先，您需要安装 tensorflow，因为 keras 是最新版本中 tensorflow 的一部分。您可以通过 pip 安装它：
pip install tensorflow
第2步：导入所需的库
我们将导入构建和训练模型所需的 tensorflow 和 keras 特定库。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models
这里，tensorflow.keras 是 tensorflow 中的 keras api。
步骤 3：加载 mnist 数据集
keras 提供了对 mnist 等数据集的轻松访问。我们将加载数据集并将其分为训练集和测试集。
# load the mnist dataset mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
在此步骤中，train_images 和 train_labels 保存训练数据，而 test_images 和 test_labels 保存测试数据。
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train_images中的每张图像都是28x28像素的灰度图像，train_labels包含每张图像对应的数字标签（0-9）。
步骤 4：预处理数据
接下来，我们需要对图像的像素值进行归一化，以使模型训练更加高效。图像中的每个像素值都在 0 到 255 之间。我们将图像除以 255，将这些值缩放到 0 到 1 之间。
# normalize pixel values to be between 0 and 1 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0
第 5 步：构建模型
现在让我们使用 keras 构建我们的神经网络。我们将创建一个顺序模型，它允许我们将层堆叠在另一个之上。
# build the model
model = models.sequential([
layers.flatten(input_shape=(28, 28)), # flatten the 28x28 images into a 1d vector of 784 pixels
layers.dense(128, activation='relu'), # add a fully-connected (dense) layer with 128 neurons
layers.dense(10, activation='softmax') # output layer with 10 neurons (one for each digit 0-9)
])
- flatten：flatten 层将 28x28 2d 图像转换为 784 个值的 1d 数组。
- dense：dense 层是全连接层。这里我们的隐藏层有 128 个神经元，输出层有 10 个神经元（因为我们有 10 个数字类）。我们使用 relu 作为隐藏层的激活函数，使用 softmax 作为输出层。
第 6 步：编译模型
接下来，我们需要编译模型。这是我们指定优化器、损失函数和评估指标。
的地方
# compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
- adam 优化器：这是一种用于训练深度学习模型的流行优化器。
- 稀疏分类交叉熵：此损失函数用于像我们这样的多类分类问题。
- 准确性：我们将使用准确性作为评估模型性能的指标。
第 7 步：训练模型
现在，我们准备好训练模型了！我们将对其进行 5 epochs 训练（即模型将遍历整个训练数据集 5 次）。
# train the model model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
第 8 步：评估模型
模型训练完成后，我们可以评估其在测试数据上的性能。
# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')
这将为我们提供模型在测试数据集上的准确性。
5. 幕后发生了什么？
简单来说：
- 数据预处理：我们对数据进行归一化，使训练更加高效。
- 模型定义：我们使用顺序 api 构建了一个简单的前馈神经网络。
- 编译：我们选择了正确的损失函数和优化器来指导模型的学习。
- 训练：模型学会了通过多次遍历数据集将图像映射到数字。
- 评估：最后，我们检查了模型对未见过的数据的泛化程度。
6. 下一步该何去何从？
keras 简化了构建和训练神经网络的过程，使其成为初学者的理想起点。一旦您熟悉了基本模型，您就可以尝试更复杂的架构，例如卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）。
随意使用 keras 更深入地探索深度学习世界，尝试不同的模型，并突破可能的界限！
到目前为止，您对 keras 有何看法？
