TensorFlow 2中的Keras概述
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。
在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的一个子模块，这意味着它可以直接利用TensorFlow的强大功能和优化。与独立的Keras库相比，TensorFlow 2中的Keras具有更紧密的集成和更多的功能。
使用TensorFlow 2中的Keras，您可以轻松地定义和训练各种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和全连接网络。它提供了许多预定义的层、损失函数和优化器，您可以轻松地将它们组合起来构建自定义模型。
此外，TensorFlow 2中的Keras还支持分布式训练，允许您利用多个GPU或TPU来加速模型训练。它还提供了对TensorBoard的可视化支持，使您能够轻松地监视和调试模型的训练过程。
总之，TensorFlow 2中的Keras是一个强大而易于使用的高级深度学习API，它允许您快速构建、训练和调试深度学习模型，并充分利用TensorFlow的功能和优化。
使用keras高级API训练神经网络模型
代码承接：人工智能应用工程师技能提升系列1、——TensorFlow2-CSDN博客
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
# 直接获取二维数组·方便索引缩着切分
data = pd.read_csv("tensorflow_test_info.csv").values
# 样本特征·第一列的值
x = data[:, 0]
# 目标值·第二列的值
y = data[:, 1]
# 构造线性模型y=wx b
# 我们计算分析的是浮点数，所以加上.0
w = tf.Variable(-10.0)
b = tf.Variable(7.0)
def model(x, w, b):
"""模型函数"""
return w * x b
# 视图呈现
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.axis([0.1, 0.55, 1, 7])
plt.scatter(x, y)
def loss(predicted_y, target_y):
"""损失函数"""
return tf.reduce_mean(tf.square(predicted_y - target_y))
learning_rate = 0.2 # 初始学习速率时0.2正文
这里导包的时候需要注意，使用的是2.1.5版本，不能使用tf.keras来进行操作，需要单独的使用keras来操作。
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
# 读取数据
# 直接获取二维数组·方便索引缩着切分
data = pd.read_csv("tensorflow_test_info.csv").values
# 样本特征·第一列的值
x = data[:, 0]
# 目标值·第二列的值
y = data[:, 1]
# 构造线性模型y=wx b
# 我们计算分析的是浮点数，所以加上.0
w = tf.Variable(-10.0)
b = tf.Variable(7.0)
def model(x, w, b):
"""模型函数"""
return w * x b
# 视图呈现
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.axis([0.1, 0.55, 1, 7])
plt.scatter(x, y)
def loss(predicted_y, target_y):
"""损失函数"""
return tf.reduce_mean(tf.square(predicted_y - target_y))
# learning_rate = 0.2 # 初始学习速率时0.2
model_net = Sequential()
model_net.add(Dense(1, input_shape=(1,)))
# 模型编译
model_net.compile(loss='mse', optimizer=keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.5))
# 训练500轮
model_net.fit(x, y, verbose=1, epochs=500, validation_split=0.2)训练轮数500，可以看到对应的损失值。
使用Keras高级API训练神经网络模型的优势包括：
用户友好性：Keras具有非常简洁和直观的API，使得用户能够轻松上手并快速构建和训练神经网络模型。 模块化和可扩展性：Keras的模型是由独立的、完全可配置的模块构成的，这些模块包括神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法等。这种模块化设计使得Keras具有很好的扩展性，用户可以轻松自定义模块来构建更复杂的模型。 支持多种神经网络结构：Keras支持卷积神经网络、循环神经网络以及两者的组合，使得用户能够轻松应对各种深度学习任务。 在CPU和GPU上无缝运行：Keras模型可以在CPU和GPU上无缝运行，这使得用户能够充分利用硬件资源，提高模型训练速度。 调试和扩展方便：Keras模型定义在Python代码中，这些代码紧凑、易于调试，并且易于扩展。用户可以轻松修改代码来调整模型结构，进行模型调试和扩展。 高度优化的性能：Keras内部采用了高度优化的C/C 代码，使得它能够轻松处理大规模数据集，提高模型训练效率。 社区支持和文档完善：Keras是一个开源项目，拥有庞大的用户社区和完善的文档。这意味着用户可以轻松找到各种教程、示例和解决方案，加快学习速度和提高工作效率。 综上所述，使用Keras高级API训练神经网络模型具有很多优势，包括用户友好性、模块化和可扩展性、支持多种神经网络结构、无缝运行于CPU和GPU、方便调试和扩展、高度优化的性能以及完善的社区支持和文档等。
