keras构建多层神经网络做为预测模型

使用 Keras 构建多层神经网络作为预测模型需要完成以下步骤：

1. 导入必要的库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 定义模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

这个模型包含两个全连接层。第一层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数，输入维度为 100。第二层有 10 个神经元，使用 softmax 激活函数。

3. 编译模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

这里使用分类交叉熵作为损失函数，随机梯度下降作为优化器，采用准确率作为评估指标。

4. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

这里使用 x_train 和 y_train 训练数据，训练 5 个 epoch，每个 epoch 的 batch_size 为 32。

5. 保存模型：

model.save('model.h5')

这里将训练好的模型保存为 H5 文件。

6. 加载模型：

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

这里使用 load_model 方法加载保存好的模型。

7. 使用模型进行预测：

classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

这里使用 x_test 测试数据进行预测，返回预测结果。

以上就是使用 Keras 构建多层神经网络作为预测模型的基本步骤。