Keras层构建模型

Keras是一个高级API，可以在TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习框架上轻松地构建神经网络模型。在Keras中，模型是由一层一层的“层”（Layers）构成的，每个层负责处理数据并传递给下一层。以下是构建Keras模型的基本步骤：

1. **初始化**：首先导入必要的库，如`keras.models`和`keras.layers`。

from tensorflow import keras

2. **定义模型容器**：创建一个Sequential模型，也可以是Functional API，取决于模型结构是否复杂。

model = keras.Sequential()
# 或者
inputs = keras.Input(shape=(input_shape,))
model = keras.Model(inputs=inputs)

3. **添加层**：通过`.add()`或`layers`模块的方法向模型中添加层。例如，全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）等。

model.add(keras.layers.Dense(units=hidden_units, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=num_filters, kernel_size=(kernel_size, kernel_size), activation='relu'))

4. **配置模型**：设置损失函数、优化器以及可能的metrics（评估指标），比如`model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])`。

5. **训练模型**：提供训练数据集（features和labels）给`.fit()`方法。

model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, validation_data=(x_val, y_val))

6. **评估模型**：使用测试集评估模型性能，`model.evaluate(x_test, y_test)`。