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Keras:面向人类的深度学习库

发布时间:2026/9/26 3:14:06 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Keras:面向人类的深度学习库
文章目录简介和安装创建模型简介和安装Keras号称是面向人类的深度学习库有着优雅的API设计并且可以自由切换后端框架从而一套代码可以在pytorch, tensorflow以及jax生态中完美使用。当然一拖三肯定不能尽善尽美keras3对三大后端的兼容性为tensorflow2.16.1torch2.1.0以及jax0.4.20。实测torch2.11不兼容jax0.6.2兼容。pip安装即可pip install keras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple由于支持不同的后端所以在import之前需要通过更改环境变量的方式修改keras的后端框架例如使用jax后端importos os.environ[KERAS_BACKEND]jaximportkeras创建模型官方教程提供了MNIST数字分类的示例importnumpyasnp(x_train,y_train),(x_test,y_test)keras.datasets.mnist.load_data()x_trainx_train.astype(float32)/255x_testx_test.astype(float32)/255# 新增一个维度x_trainnp.expand_dims(x_train,-1)x_testnp.expand_dims(x_test,-1)print(x_train shape:,x_train.shape)print(y_train shape:,y_train.shape)print(x_train.shape[0],train samples)print(x_test.shape[0],test samples)# Model parametersnum_classes10input_shape(28,28,1)modelkeras.Sequential([keras.layers.Input(shapeinput_shape),keras.layers.Conv2D(64,(3,3),activationrelu),keras.layers.Conv2D(64,(3,3),activationrelu),keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activationrelu),keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activationrelu),keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),keras.layers.Dropout(0.5),keras.layers.Dense(num_classes,activationsoftmax),])model.summary()┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer(type)┃ Output Shape ┃ Param# ┃┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ conv2d(Conv2D)│(None,26,26,64)│640│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_1(Conv2D)│(None,24,24,64)│36,928│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ max_pooling2d(MaxPooling2D)│(None,12,12,64)│0│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_2(Conv2D)│(None,10,10,128)│73,856│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_3(Conv2D)│(None,8,8,128)│147,584│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ global_average_pooling2d │(None,128)│0│ │(GlobalAveragePooling2D)│ │ │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dropout(Dropout)│(None,128)│0│ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense(Dense)│(None,10)│1,290│ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘

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