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這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何使用Keras建立模型并訓(xùn)練等一系列操作,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
由于Keras是一種建立在已有深度學(xué)習(xí)框架上的二次框架,其使用起來非常方便,其后端實現(xiàn)有兩種方法,theano和tensorflow。由于自己平時用tensorflow,所以選擇后端用tensorflow的Keras,代碼寫起來更加方便。
1、建立模型
Keras分為兩種不同的建模方式,
Sequential models:這種方法用于實現(xiàn)一些簡單的模型。你只需要向一些存在的模型中添加層就行了。
Functional API:Keras的API是非常強大的,你可以利用這些API來構(gòu)造更加復(fù)雜的模型,比如多輸出模型,有向無環(huán)圖等等。
這里采用sequential models方法。
構(gòu)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
當(dāng)前題目:如何使用Keras建立模型并訓(xùn)練等一系列操作-創(chuàng)新互聯(lián)
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