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使用 Keras 库可以在 Python 上构建和训练深度学习模型。以下是使用 Keras 的基本步骤：
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安装 Keras 库：使用 pip 命令安装 Keras 库。在终端或命令提示符中运行以下命令：
pip install keras -
导入 Keras 库：在 Python 脚本中导入 Keras 库，使用以下代码：
import keras -
构建模型：使用 Keras 的
Sequential模型类可以构建一个顺序模型，即层按顺序堆叠的模型。例如，可以使用以下代码创建一个简单的神经网络模型：
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'))
- 编译模型：在训练模型之前，需要使用
compile方法来配置模型的学习过程。例如，可以使用以下代码编译上述模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
- 训练模型：使用
fit方法来训练模型，即将输入数据和对应的标签传递给模型，然后进行反向传播和参数更新。例如，可以使用以下代码训练模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
- 评估模型：使用
evaluate方法来评估模型的性能。例如，可以使用以下代码评估模型：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
- 使用模型：训练完模型后，可以使用
predict方法来进行预测。例如，可以使用以下代码对新样本进行预测：
classes = model.predict(x_new)
以上是使用 Keras 构建和训练模型的基本步骤。根据具体任务的不同，还可以使用更多的 Keras 功能和层来构建更复杂的模型。
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