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在深度学习领域,如何快速构建和训练神经网络是每位开发者都会遇到的问题。今天我们就来认识 Keras,这个由 Google 支持的深度学习高级接口,它能让我们像搭积木一样轻松构建复杂的神经网络模型。无论你是刚接触深度学习的新手,还是想提升开发效率的老手,Keras 都是你的不二选择。
Keras 的核心优势在于它的简洁性和易用性。它就像是一位贴心的助手,帮你处理了深度学习中的各种繁琐细节,让你能够专注于模型设计本身。
from tensorflow import keras
# 创建一个简单的序列模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
💡 温馨提示:Keras 现在已经成为 TensorFlow 的官方高级 API,安装 TensorFlow 就自动包含了 Keras。
Keras 提供了两种主要的模型构建方式:Sequential 模型和函数式 API。让我们先看看最常用的 Sequential 模型:
# 方式一:直接在构造函数中添加层
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 方式二:使用 add 方法逐层添加
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
⚠️ 注意事项:第一层需要指定 input_shape 参数,告诉模型输入数据的维度。
Keras 将模型训练过程简化为三个核心步骤:编译、训练和评估。
# 步骤 1:编译模型
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# 步骤 2:训练模型
history = model.fit(
x_train,
y_train,
epochs=10,
batch_size=32,
validation_split=0.2
)
# 步骤 3:评估模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试集准确率:{test_accuracy:.4f}")
💎 开发技巧:使用 callbacks 可以在训练过程中实现更多高级功能:
# 设置检查点,保存最佳模型
checkpoint_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint(
"best_model.h5",
save_best_only=True
)
# 设置早停机制,防止过拟合
early_stopping_cb = keras.callbacks.EarlyStopping(
patience=3,
restore_best_weights=True
)
# 在训练时使用这些回调函数
model.fit(
x_train,
y_train,
callbacks=[checkpoint_cb, early_stopping_cb]
)
Keras 提供了便捷的模型保存和加载功能:
# 保存整个模型
model.save('my_model.h5')
# 加载模型
loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')
🎯 学习建议:
Keras 作为深度学习的高级接口,极大地简化了神经网络的构建和训练过程。它的设计理念是”让深度学习更加平民化”,而它确实做到了这一点。通过本文的学习,相信你已经掌握了 Keras 的基础用法,可以开始你的深度学习之旅了。
下一步,你可以尝试:
记住,深度学习的魅力在于实践,赶快动手试试吧!
文章转自微信公众号@叨叨讲情感