TensorFlow - Keras
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简述
Keras 是运行在 TensorFlow 框架之上的紧凑、易于学习的高级 Python 库。它专注于理解深度学习技术,例如为保持形状和数学细节概念的神经网络创建层。创作框架作品可以是以下两种类型 -- 顺序API
- 功能API
考虑以下八个步骤在 Keras 中创建深度学习模型 -- 加载数据
- 对加载的数据进行预处理
- 模型定义
- 编译模型
- 拟合指定模型
- 评估一下
- 进行所需的预测
- 保存模型
我们将使用 Jupyter Notebook 执行和显示输出,如下所示 -Step 1 − 加载数据并对加载的数据进行预处理,以执行深度学习模型。这一步可以定义为“导入库和模块”,这意味着所有库和模块都是作为初始步骤导入的。Step 2 − 在这一步中,我们将定义模型架构 −Step 3 - 现在让我们编译指定的模型 -Step 4 − 我们现在将使用训练数据拟合模型 −创建的迭代输出如下 -