一.下載安裝Keras
如果你是安裝的Anaconda組合套件，可以直接在Prompt上執行安裝命令：pip install keras
注意：最下面為Successfully...表示安裝成功！
二.簡介
Keras為圖片數據輸入提供了一個很好的接口，即Keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator類，該類生成一個數據生成器Generator對象，依照循環批量生成對應於圖像信息的多維矩陣。根據后台運行環境的不同（例如：TensorFlow,Theano等），多維矩陣的不同維度對應的信息分別是圖像二維的像素點。第三維對應彩色通道，灰色圖像為一維，RGB為三維。
三.入門案例
1.簡介
序列模型是通用模型中的一種，該模型各層之間是依次順序的線性關系，在第k層和第k+1層之間可以加上各種元素來構造神經網絡。這些元素可以通過一個列表來制定，然后作為參數傳遞給序列模型來生成相應的模型。
2.代碼實現
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Sat Jan 19 11:10:51 2019 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 from keras.models import Sequential 9 from keras.layers import Dense 10 from keras.layers import Activation 11 12 # Dense 全連接層 13 layers = [Dense(32, input_shape=(784,)), # 32,784 核數 14 Activation('relu'), # 激活函數 15 Dense(10), 16 Activation('softmax')] 17 18 model = Sequential(layers) 19 model.summary()
3.結果
4.分析
1.Keras內部使用之前已安裝好的深度學習框架，在這里使用了TensorFlow.
2.使用model.summary()可以查看當前神經網絡的架構和詳細參數信息。
四.備注
1.報ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.eager'錯誤
原因：keras版本與tensorflow版本不兼容！對應版本如下：
