Keras的工作原理是什么

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筋斗云
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Keras是一个高级神经网络API,它是建立在底层深度学习框架(如TensorFlow、Theano等)之上的。其工作原理主要分为以下几个步骤:

  1. 定义模型结构:通过Keras的API,用户可以定义神经网络模型的结构,包括各层的类型、参数设置等。

  2. 编译模型:在定义完成模型结构后,需要通过调用compile方法编译模型。在编译过程中,用户可以指定损失函数、优化器、评估指标等。

  3. 训练模型:通过调用fit方法,用户可以将数据输入模型中进行训练。在训练过程中,模型会根据损失函数和优化器进行参数更新。

  4. 评估模型:在模型训练完成后,用户可以通过调用evaluate方法对模型进行评估,得到模型的性能指标。

  5. 使用模型:训练完成的模型可以用于预测新的数据。通过调用predict方法,用户可以用训练好的模型对新数据进行预测。

总的来说,Keras提供了一个简洁、易用的API,使用户可以方便地构建、训练和评估神经网络模型。其底层的深度学习框架负责实际的计算和优化过程。

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