甚麼是Keras
Keras是一個用Python編寫的開源神經網路庫，旨在快速實現深度神經網路，專注於使用者友好、模組化和可延伸性，除標準神經網路外，Keras還支援卷積神經網路和迴圈神經網路。包含許多常用神經網路構建塊的實現，例如層、目標、啟用功能、最佳化器和一系列工具，可以更輕鬆地處理圖像和文字資料。
Keras由純Python編寫而成並基於Tensorflow、Theano以及CNTK後端。Keras 為支持快速實驗而生，能夠把你的idea迅速轉換為結果，如果你有如下需求，請選擇Keras：
- 簡易和快速的原型設計（keras具有高度模塊化，極簡，和可擴充特性）
- 支持CNN和RNN，或二者的結合
- 無縫CPU和GPU切換
Keras建立模型的流程
- 載入數據集: 首先，您需要載入您要用來訓練模型的圖像數據集。您可以使用 Python 的數據讀取庫(如 pandas 或 numpy) 來讀取本地數據集，或者使用 Keras 自帶的數據集(如 MNIST 手寫數字數據集)。
- 將數據拆分為訓練集和測試集: 接下來，您需要將數據集拆分為訓練集和測試集。這樣可以幫助您評估模型的表現。通常，您會將大約 80% 的數據集用於訓練，剩餘的 20% 用於測試。
- 預處理數據: 在進行模型訓練之前，您需要對數據進行預處理。這可能包括將圖像大小轉換為相同的大小，標準化像素值等。
- 建立模型: 接下來，您可以使用 Keras 來建立模型。Keras 提供了許多不同的模型建構器(如 Sequential 或 functional API)，您可以使用它們來建立不同類型的模型。在建立模型時，您需要考慮使用哪種模型類型(如卷積神經網絡或長短期記憶網絡)、使用哪些層類型(如卷積層、池化層、全連接層等)，以及如何連接這些層。在決定模型結構時，您可以參考相關研究或嘗試不同的組合以找出最佳的模型結構。
- 編譯模型: 一旦您已經建立了模型，您需要使用 Keras 的 compile 方法將其編譯。在編譯時，您需要指定損失函數和優化器。損失函數用於評估模型的表現，優化器用於更新模型的權重以使損失最小化。
- 訓練模型: 一旦您已經編譯了模型，您就可以使用 Keras 的 fit 方法對模型進行訓練。在訓練過程中，您需要指定訓練集和模型訓練的參數，如批次大小和訓練輪數。
- 評估模型: 一旦模型訓練完成，您就可以使用 Keras 的 evaluate 方法對模型進行評估。評估時，您需要指定測試集，Keras 會自動計算損失和指標(如準確率)。
- 使用模型: 一旦您已經訓練好了模型，就可使用
model.predict來預測資料
與Tensorflow的關係
TensorFlow是一個用於構建和訓練模型的平台。它提供了很多功能，可以讓你輕鬆地構建、訓練和部署各種不同類型的模型。
Keras是一個用於構建和訓練深度學習模型的高階框架。它是在TensorFlow之上構建的，可以讓你輕鬆地使用TensorFlow的功能。
总之，TensorFlow是一個底層的框架，Keras是建立在TensorFlow之上的高階框架，可以讓你更輕鬆地構建和訓練模型。
基礎範例
這是一個建立模型的範例，主要用以做為圖片分類的神經學習，使用了下面幾種模型結構:
1、卷積層: 可以使用一或多個卷積層來提取圖像中的特徵。
2、池化層: 可以使用池化層來縮小圖像的尺寸，並且保留有用的特徵。
3、全連接層: 可以使用一或多個全連接層來將特徵轉換為預測結果。
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.models import Sequential from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # X_train 和 y_train 都是 NumPy 陣列 images = np.array(images) labels= np.array(labels) # 如果 y_train 是字符串類型的標籤，則可以使用 sklearn 的 LabelEncoder 來將它們轉換為數值。例如: le = LabelEncoder() y_train = le.fit_transform(y_train) # 分割為訓練集及驗證集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2) # 建立模型 model = Sequential() # 加入卷積層 model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(200,200,3))) # 加入池化層 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) # 加入卷積層 model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu')) # 加入池化層 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) # 將特徵圖拉平 model.add(Flatten()) # 加入全連接層 model.add(Dense(units=64, activation='relu')) # 加入輸出層 model.add(Dense(units=52, activation='softmax')) # 編譯模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 開始訓練 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
這是一個使用 Keras 載入模型並預測答案的範例
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 載入模型
model = keras.models.load_model('model.h5')
# 假設我們有一個輸入矩陣 X，其中包含一些資料點
X = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]])
# 使用模型預測答案
predictions = model.predict(X)
# 輸出預測結果
print(predictions)
