Keras入门前篇：从二分类到多分类与图像识别

Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch

• 本文主要基于Keras2作介绍。

Keras的结构

Keras中我们

• utils：
  • 提供了多种激活函数供选择，并包含如ReLU等常用类型。
  • 为后端框架提供底层接口支持，并支持TensorFlow、Theano和CNTK等主要框架。
  • 提供了一些基础的数据预处理功能，并集成了一些数据增强技术。
  • 包含一系列辅助工具组件及其接口定义文件。
  • 提供了基础的网络层构建功能以及对应的层间接口定义文件。
  • 包含了基础的模型组织工具组件及其模型构建文件。
  • 给出了基础损失函数实现方案及相关的计算图构建方法。
  • 提供了基础优化算法实现方案及其优化器配置方法。
  • 给出了基本正则化方法及其在模型训练中的应用方案。

Keras的常见结构

① 模型

Kera