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這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用Keras建立模型并訓練等一系列操作，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習框架上的二次框架，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來構造更加復雜的模型，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

當前題目：如何使用Keras建立模型并訓練等一系列操作-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接地址：http://www.rwnh.cn/article28/doeccp.html

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