如何使用Keras建立模型并训练等一系列操作-创新互联

创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！

这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Keras建立模型并训练等一系列操作，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

由于Keras是一种建立在已有深度学习框架上的二次框架，其使用起来非常方便，其后端实现有两种方法，theano和tensorflow。由于自己平时用tensorflow，所以选择后端用tensorflow的Keras，代码写起来更加方便。

1、建立模型

Keras分为两种不同的建模方式，

Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。

Functional API：Keras的API是非常强大的，你可以利用这些API来构造更加复杂的模型，比如多输出模型，有向无环图等等。

这里采用sequential models方法。

构建序列模型。

def define_model():

  model = Sequential()

  # setup first conv layer
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation="relu",
           input_shape=(120, 120, 3), padding='same')) # [10, 120, 120, 32]

  # setup first maxpooling layer
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # [10, 60, 60, 32]

  # setup second conv layer
  model.add(Conv2D(8, kernel_size=(3, 3), activation="relu",
           padding='same')) # [10, 60, 60, 8]

  # setup second maxpooling layer
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3))) # [10, 20, 20, 8]

  # add bianping layer, 3200 = 20 * 20 * 8
  model.add(Flatten()) # [10, 3200]

  # add first full connection layer
  model.add(Dense(512, activation='sigmoid')) # [10, 512]

  # add dropout layer
  model.add(Dropout(0.5))

  # add second full connection layer
  model.add(Dense(4, activation='softmax')) # [10, 4]

  return model