Python 深度学习框架之keras库详解

Keras是一个用Python编写的开源人工神经网络库，它能够在不同的后端平台上运行，如TensorFlow、CNTK和Theano。Keras的设计目的是为了快速原型开发，它提供了高度的模块化和灵活性。

Keras库的主要组件包括：

1. 模型：定义模型的架构
2. 层：构建模型的层
3. 权重：层的权重
4. 优化器：优化权重（参数）的更新方式
5. 损失函数：评估模型预测的指标
6. 活动函数：为神经网络层添加非线性
7. 回调函数：在训练过程中的回调
8. 生成器：数据的输入

以下是Keras库的一个简单示例，创建一个序列模型，包含一个全连接层和一个 softmax 层：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
 
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

在这个例子中，我们首先导入了必要的Keras模块，然后创建了一个序列模型，并添加了一个具有64个神经元的全连接层和一个 dropout 层。最后，我们编译模型并在训练数据上训练它。