使用Keras建立模型并训练等一系列操作方式

下面是关于“使用Keras建立模型并训练等一系列操作方式”的完整攻略。

示例1：使用Sequential模型建立模型并训练

下面是一个使用Sequential模型建立模型并训练的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 生成数据
x_train = np.random.random((100, 1))
y_train = 2 * x_train + 1

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_shape=(1,)))

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 预测结果
x_test = np.array([[0.5]])
y_test = model.predict(x_test)
print(y_test)

在这个示例中，我们使用Sequential模型来定义一个简单的线性回归模型。我们使用随机数生成器生成100个数据点，然后使用SGD优化器和均方误差损失函数来训练模型。最后，我们使用训练好的模型来预测一个新的数据点。

示例2：使用函数式API建立模型并训练

下面是一个使用函数式API建立模型并训练的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
import numpy as np

# 生成数据
x_train = np.random.random((100, 1))
y_train = 2 * x_train + 1

# 定义模型
inputs = Input(shape=(1,))
outputs = Dense(1)(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 预测结果
x_test = np.array([[0.5]])
y_test = model.predict(x_test)
print(y_test)

在这个示例中，我们使用函数式API来定义一个简单的线性回归模型。我们使用随机数生成器生成100个数据点，然后使用SGD优化器和均方误差损失函数来训练模型。最后，我们使用训练好的模型来预测一个新的数据点。