（记录keras使用方法，有一些只是为了让自己能记住）

• 简单入门

函数式模型的选择；模型的选择；模型的编译；模型的训练与评估；预测数据

函数式模型的选择：

from keras.models import Sequentialmodel=Sequential()

模型的搭建：

from keras.layers import Dense,Activationmodel.add(Dense(units=64,input_dim=100))model.add(Activation("relu"))model.add(Dense(units=10))##不是第一层神经网络不用定义input_dimmodel.add(Activation("softmax"))

模型的编译：优化函数，优化器。

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics='accuracy')##metrics是评估方法

模型的训练与评估：

model.fit(x_train,y_train,epochs=5,batch_size=32) loss_and_metrics=mode.evaluate(x_test,y_test,batch_size=128)

•  张量

https://blog.csdn.net/qq_31821675/article/details/79188449