本篇文章给大家分享的是有关如何进行Keras的分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
Keras简介
Keras是一个用Python编写的高级神经网络 API，它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
Keras使用场景
允许简单而快速的原型设计(由于用户友好，高度模块化，可扩展性)。
同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。
在 CPU 和 GPU 上无缝运行。
用户友好。Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。
模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。
易扩展性。 新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。
基于 Python 实现。Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。
上手 Keras
Keras的核心数据结构是model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用Keras函数式API，它允许构建任意的神经网络图。Sequential 模型如下所示：
from keras.models import Sequentialmodel = Sequential()
可以简单地使用 .add() 来堆叠模型：
from keras.layers import Densemodel.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程：
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])
如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras的核心原则是使事情变得相当简单，同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制(终极的控制是源代码的易扩展性)。
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))
现在，你可以批量地在训练数据上进行迭代了：
# x_train 和 y_train 是 Numpy 数组 -- 就像在 Scikit-Learn API 中一样。model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型：
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
只需一行代码就能评估模型性能：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者对新的数据生成预测：
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
以上就是如何进行Keras的分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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