keras中model用法

Keras是一个开源的深度学习框架，常常用来构建神经网络模型和进行模型训练。

在Keras中，Model是一个高级的抽象概念，用来封装不同的网络架构、损失函数、优化器等，并提供了许多可控制的方法。

下面是一些常见的Model用法：

1. 构建模型

使用Sequential或Functional API来构建模型。Sequential是最简单的模型类型，功能在空间上是连续堆叠的，每一层只接收一个输入和产生一个输出。Functional API允许定义任意网络拓扑，并支持共享层或者多个输入/输出模型。

2. 编译模型

使用compile()方法来编译模型。编译模型需要指定损失函数、优化器、以及需要监视的指标（如准确率、精度等）。

3. 训练模型

使用fit()方法来训练模型。训练模型需要提供训练数据和标签，并指定训练的批次(batch_size)和训练轮数(epochs)。也可以通过回调函数来定义自定义的训练行为。

4. 评估模型

使用evaluate()方法来评估模型。评估模型需要提供测试数据和标签，并返回损失、精度等指标的值。

5. 预测模型

使用predict()方法来预测模型的结果。预测模型需要提供输入数据，并返回预测结果。

6. 保存和载入模型

使用save()方法来保存模型。载入模型使用load_model()方法。

除了以上的用法，Model还提供了其他的方法和属性，如summary()来打印模型的架构信息；layers属性来访问各层的属性；predict_on_batch()方法来对一批数据进行预测等。掌握这些常见的用法以及其他的方法和属性对于构建和训练深度学习模型都是必不可少的。