from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation="relu", input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation="softmax"))这里，我们创建了一个包含两个Dense层的模型。第一层有64个神经元，使用ReLU激活函数，并且接受100维的输入。第二层有10个神经元，使用softmax激活函数。 2. 模型的编译 在定义好模型之后，我们需要对其进行编译。编译模型时，我们需要指定损失函数、优化器和评估指标。例如，下面的代码展示了如何编译上面创建的模型：
model.compile(loss="categorical_crossentropy",
optimizer="sgd",
metrics=["accuracy"])
这里，我们使用交叉熵作为损失函数，随机梯度下降作为优化器，并且使用准确率作为评估指标。
3. 模型的训练
在编译好模型之后，我们可以使用fit()函数对其进行训练。我们需要指定训练数据、标签、批量大小、训练轮数等参数。例如，下面的代码展示了如何训练上面创建的模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)这里，x_train和y_train分别是训练数据和标签，epochs表示训练轮数，batch_size表示每个批次的大小。 4. 模型的评估 在训练好模型之后，我们可以使用evaluate()函数对其进行评估。我们需要指定测试数据和标签。例如，下面的代码展示了如何评估上面创建的模型：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)这里，x_test和y_test分别是测试数据和标签，batch_size表示每个批次的大小。evaluate()函数将返回损失值和评估指标的值。 5. 模型的预测 在训练好模型之后，我们可以使用predict()函数对其进行预测。我们需要指定输入数据。例如，下面的代码展示了如何对上面创建的模型进行预测：
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)这里，x_test是输入数据，batch_size表示每个批次的大小。predict()函数将返回预测结果。 总之，Keras是一个非常强大的深度学习框架，它提供了非常简单的API，使得深度学习的编程变得更加容易和高效。我们只需要按照上面介绍的步骤，就可以很容易地构建、编译、训练、评估和预测深度学习模型。
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