Python機器學習（七十二）Keras 導入庫與模塊

讓我們從導入numpy開始，並為計算機的偽隨機數生成器設置一個種子，相同種子可以產生同系列的隨機數。

import numpy as np
np.random.seed(123)  # 種子相同，隨機數產生可以重現

接下來，將從Keras導入Sequential模型類型。這是一個簡單的線性神經網絡層的棧，它非常適合本教程將構建的前饋CNN(卷積神經網絡)類型。

from keras.models import Sequential

接下來，將從Keras導入核心層，這些層是在任何神經網絡中都要使用的層:

from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten

然后，將從Keras導入CNN層，這些卷積層將幫助我們有效地訓練圖像數據:

from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D

導入一些實用程序，用於轉換數據:

from keras.utils import np_utils

導入backend，獲取底層實現庫的信息，例如可以獲取支持的圖像格式：

from keras import backend as K

現在，構建神經網絡需要的模塊和庫都導入了。