当前位置: 首页> 游戏> 手游 > 卓越网的企业类型和网站种类_bc网站搭建开发制作_百度seo还有前景吗_sem扫描电子显微镜

卓越网的企业类型和网站种类_bc网站搭建开发制作_百度seo还有前景吗_sem扫描电子显微镜

时间:2025/7/11 1:28:42来源:https://blog.csdn.net/NiNg_1_234/article/details/144198528 浏览次数:0次
卓越网的企业类型和网站种类_bc网站搭建开发制作_百度seo还有前景吗_sem扫描电子显微镜

文章目录

  • Python 深度学习框架之Keras库详解
    • 一、引言
    • 二、Keras的特点和优势
      • 1、用户友好
      • 2、多网络支持
      • 3、跨平台运行
    • 三、Keras的安装和环境配置
      • 1、软硬件环境
      • 2、Python虚拟环境
    • 四、使用示例
      • 1、MNIST手写数字识别
    • 五、总结

Python 深度学习框架之Keras库详解

在这里插入图片描述

一、引言

Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或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。
在这里插入图片描述

二、Keras的特点和优势

1、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。

2、多网络支持

Keras同时支持卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),以及两者的组合。这意味着你可以在同一个框架下,构建和训练多种深度学习模型。

3、跨平台运行

Keras在CPU和GPU上无缝运行,使得模型训练更加高效。

三、Keras的安装和环境配置

1、软硬件环境

以Windows 11 64位系统为例,搭配Python 3.6和TensorFlow-GPU 2.3.1,硬件上使用NVIDIA GTX1050TI显卡和8GB运行内存。在安装了Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2019后,安装CUDA 10.1的驱动程序和Cudnn 7.6.5。

2、Python虚拟环境

建议使用Anaconda创建Python虚拟环境,在虚拟环境中利用pip安装依赖包。以下是一些常用的依赖包:

absl-py==1.0.0
astunparse==1.6.3
cachetools==4.2.4
certifi==2021.10.8
...

四、使用示例

1、MNIST手写数字识别

以下是一个使用Keras进行MNIST手写数字识别的简单示例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layersnum_classes = 10
input_shape = (28, 28, 1)
path = 'mnist.npz'
f = np.load(path, allow_pickle=True)
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']# 数据预处理
x_train = x_train.astype("float32") / 255
x_test = x_test.astype("float32") / 255
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)# 构建模型
model = keras.Sequential([keras.Input(shape=input_shape),layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),layers.Flatten(),layers.Dropout(0.5),layers.Dense(num_classes, activation="softmax"),
])model.summary()# 训练模型
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

五、总结

Keras以其简洁、高效和易用性在深度学习领域广受欢迎。它不仅支持快速原型设计,还支持多种深度学习模型的构建和训练。随着TensorFlow 2.0的发布,tf.keras成为了Keras的官方后端,提供了更好的维护和更深度的TensorFlow集成。


版权声明:本博客内容为原创,转载请保留原文链接及作者信息。

参考文章

  • Keras学习及运行官方实例
  • Keras: 基于 Python 的深度学习库
  • 超快速!10分钟入门Keras指南
关键字:卓越网的企业类型和网站种类_bc网站搭建开发制作_百度seo还有前景吗_sem扫描电子显微镜

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

责任编辑: