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Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。

基本框架

将网络层通过.add()堆叠起来，就构成了一个模型。之后需要

  1. 使用.compile()编译模型
  2. 使用.fit(...)训练网络
  3. 使用.evalute(...)评估模型
  4. 使用.predict(...)预测新数据
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import keras
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np

def tc1(self):
    # 构造训练集和测试集
    x_train = np.random.random((1000, 20))
    y_train = keras.utils.to_categorical(
            np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
    x_test = np.random.random((100, 20))
    y_test = keras.utils.to_categorical(
            np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

    # 1.构建模型
    model = Sequential()
    # 第一个隐藏层共64个节点，接收20个输入节点
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20)) 
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(64, activation='relu')) # 第二个隐藏层64个节点
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 输出层10个节点

    # 2. 编译模型
    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
    # 3. 训练网络
    model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=128)
    # 4. 评估模型
    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
    # 5. 预测新数据
    result = model.predict( np.random.random((1, 20)))
    logging.info(result) # 打印结果

参考

快速开始：30s上手Keras