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导入所需的库:首先导入需要使用的Keras库,如layers、models等。
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创建模型:使用Keras的Sequential模型或者Functional API创建模型,Sequential模型是一系列层的线性堆叠,而Functional API则更灵活,可以创建更复杂的模型结构。
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添加层:在模型中添加各种不同类型的层,如全连接层(Dense)、卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)、循环层(LSTM)等。
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编译模型:配置模型的学习过程,包括选择优化器、损失函数和评估指标。
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训练模型:使用训练集来训练模型,使用fit()方法指定训练数据、训练次数(epochs)和批次大小(batch_size)等。
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评估模型:使用测试集对模型进行评估,使用evaluate()方法指定测试数据和评价指标。
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使用模型:使用训练好的模型进行预测或者推理。
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