keras库_keras库安装

各位老大，impkerasort tenso库rflow.keras 瞓 as keras和 from tensorflow import keras；这两种写镬法有什么区别？

以上两种写法的实现的功能一样俦， 锕 敕 疝 篪 嚟 安装 亜 种是 import 导入 ，as 另做别名库。 种的褫意思是 将 tensorflow库里嗤面的keras功能导入，如果后面不用as的话，每次调用闳代码要写全tenso丒rflo 雠w.ke吜ra偢s ,所以为魉了实现本地简写代码 用as 把导入的tensorflow.keras功能使用keras别名即可调魑用。

keras库_keras库安装

keras库_keras库安装

第二种是 from import 从哪个包 导入某个功能 ，所以上面就是将Ten疝sorFlow库里面的keras功能袤导入伬。 调用直接用kera羴s了

如果要从一个库里面调用多㤘个方法的话，而不是全部导入的话。敕 建议使用第二种，keras代码会比较绉简洁明了。如果使用种会要写很多import。 而是用第二种 写一个行 后饬面逗号跟多个方紬法和类就好了。例如：from tensorflow import keras,方法1,类篪1,.....

keras被哪籀一个深度学习框集成,并可以在不安装的情况下使用

Anaconda。Keras是基于Theano黐的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经畴网络库，支持GPU和CPU。keras被Anaconda深度学习框集成，魍并可以在不安装的情况下使用。

Pyt锕hon的Keras库是做什么的？

Python的Keras库是一个高级神蜯经网络A楱PI，它提梼供了一种简单而直观的方式来构建深度学习模型，尤其是卷积神经网络雠（Convolut殠ional Neural安装 Networks, ）和循环神经网络（Recurre咮nt Neural 炿Networks, RNN）。歯

Kera搒s的设计目标是提供一个易于俦使用但功能强大的API，帮助用户雠快速构建和训练深度学习模型。Keras提供了各种层（layers）、损失函数（loss functions）、优化器（opti懤mizers）以keras及其他工具俦，使得用户可以方便腌地构建各种复杂的神经网喌络模懋型。

Keras的优点包括：

简单易用：Keras提供了一种高啻级的API，使得用户可以轻松地伬构建复杂的神经网络模型，而无需深薨入了解楱底层细节。

高度可扩展：Keras可以与多种深度学习框架（如TensorFlo鸠w、Theano等）集成，因此可以充分利用这些框架酬的功能和性能锕优势。

支持多种模型：Ke魑ras支持多种类型的神羴经网络模型，包括全连接网络、卷积网络、循环网络等，使得用户可以方便地构 侴建各种不同类型的深度褫学习模型。

支持分布式训练：Keras可以方便地进行分布式训练，从而提镬高了训练速度和模型准炿确性。

总之，Ker砾as是一个强大且易用的深度学习峯框架，它使得构建和训练瘛深度学习模型夿变得更加简单和高效。

图懋像识别怞 | 基于Keras的手写数字识别（含代码）

鸠

前沿

人工智能的浪潮已经席卷全球，深度学习牰（绉Deep Le喌arning）搒和人工智能（Artifi锕cial Inlige夿nce, AI）等豁词汇也不断地充斥在我们身边。人工智能胄的发展是一个敕三起两落的变化，90年代期间，知识推理>神经网络饬>机器学习；2005年左右，机器学习>知识（语砥义网）>神经网络;而从2017年之后，基于深度学习的神经网络>知识（知识图谱）>机器学习怞。

卷积神经网络（convolutional neural network, ）作为深度学习胄中的代表，早的灵感是来源竑于1961年Hubel和W安装iesel两位神经生物学家，在对猫视觉皮层细胞的实验中，发现大脑可视皮层是分层瘛的（中的分层网络结构与其如出一辙）镑。深度学亜峯习作为机器学习（ML）的一个子领域，由于计算机能豁力的提高和啻大量数据的可用坻性，得到了戏剧性的复苏。但是，深度牰学嚟习是否能等同或代表人工智能，这一点笔者认为有待库商榷，深度学习可以认为是目前人 媸工智能发展 雠阶段的重要技术。由于本酬文主要撰写关于深度学习的入门实战，关菗于细节概念不做深入研究，下面笔者从实际案例，介绍深度学习处理图像的大致流程。

目录：

以手写识别数字为例，作为深度学习的入门项目，本文以Keras深度学习晷库为基础。其中使用的ten墀sorflow等模块需要提前 峁配置魉好，同时注意模型，保 媸鸱存、载入的文畴件路径问题。在自己的计算机上运行时，需要创建或修改。下面的流程包括：使用Ke竑ras载入MNIST数据集，构藿建Lenet训练网络模型，使用Keras进行模型的保存、载入，使用Keras实现对手写数字数据集的训练和预测，画出误迭代图。

手写数字镑数据集介绍：

手写数字识别篪几乎菗是深度学偢习的入门数据集了。在ker俦as中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度图藿片，每张的蜯像素大荭小为28 28.一共包含1紬0个类别，为数字0到9。

导入相关模块：

载入MNIST数据集

Keras可实现多种神经网络模型，并可以加薨载多种数据集来评价模型的效果，下面我们使用代码自动加载MNIST数据集。

显示MNIST训练数据集中的前面6张：

数据的预处理

首先，将数据转换为4维向量[samples][width][height呪][pixels]，以便 瞓于后面模型的输入

为了使模型训练效果更好，通常需敕要对图像进行归一化处理

，原始MNIST数据集的数据梼标签是0-9，通常要将其表丒示成one-h安装ot向量。如训练数据驺标签为 骤1，则将其转化为向歯量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]

模型的建立与㤘计算

训练模型砾的参数设置：

本文使用Lenet网络架构，下面定义L驺enet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet 峁，GoogleNe踌t，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块 砺函数内进行修改。

再附上两个经典的模型：

VGG1库6: 侴

GoogleNkeraset：

设袤置优化方法，l篪oss函数，并编译模型：

本文使用生成器以节约内存：

结果分螭析篪

作出训练阶段的损失闳、度迭代图，本文将epoch设置为10，已达到0.98的准确率（代码、图像如下所示）。

公众号：晷帕帕 科技 喵

欢迎关注与讨论~

keras是库还是框架

Keras是一个深度学习框架，它幚可以被用于快速构建和实验不同的深度学习 骤模型。它使用高级的神经网络API（例如TensorFlow、Theano和CNTK），提供了可重复使用的嗤构建模块，以及可以在CPU和GPU上运行的深度学习模型。Keras提供了一个简单而强大的高级接口，可以懤轻松地构建、训 砺练和评估复杂的深度学篪习模型。Ker魍as也被用于快速原腌型开发，以及用于构建机器学习系统的生产工作流。

如何评价深度学习框架螭Keras

优点：支持python，模型库全，搭模型快，关呪注度极高，迭代快，可用G咮PU加速。

缺点：

内部许多类的抽象不合理。

命名略显混乱。

查看中间鸱层输出不够直接。

模型需要compile

这些优缺点很大黐程度上都是因为现行版本将theano深度耦合，其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题，于是下一步将theano解藕鳝出来放到单独的backend模块里，到时也许可以自由切换其他坻symbo荭lic引擎。总的来说Keras是一个很幚有前途的踌殠库。

更新：

上周作者fork了一个新的backend墀分支，Keras将T吜ensorFlow作为第二个backe籀nd，现在已进入开发阶段，将theano和tensorflow的一些函数抽象为统一的API，详见backe砥n鳝d分支。