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使用 Keras 庫可以在 Python 上構建和訓練深度學習模型。以下是使用 Keras 的基本步驟：
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安裝 Keras 庫：使用 pip 命令安裝 Keras 庫。在終端或命令提示符中運行以下命令：
pip install keras -
導入 Keras 庫：在 Python 腳本中導入 Keras 庫，使用以下代碼：
import keras -
構建模型：使用 Keras 的
Sequential模型類可以構建一個順序模型，即層按順序堆疊的模型。例如，可以使用以下代碼創建一個簡單的神經網絡模型：
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'))
- 編譯模型：在訓練模型之前，需要使用
compile方法來配置模型的學習過程。例如，可以使用以下代碼編譯上述模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
- 訓練模型：使用
fit方法來訓練模型，即將輸入數據和對應的標簽傳遞給模型，然后進行反向傳播和參數更新。例如，可以使用以下代碼訓練模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
- 評估模型：使用
evaluate方法來評估模型的性能。例如，可以使用以下代碼評估模型：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
- 使用模型：訓練完模型后，可以使用
predict方法來進行預測。例如，可以使用以下代碼對新樣本進行預測：
classes = model.predict(x_new)
以上是使用 Keras 構建和訓練模型的基本步驟。根據具體任務的不同，還可以使用更多的 Keras 功能和層來構建更復雜的模型。
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正文完
