Keras – это библиотека глубокого обучения, написанная на Python, которая предоставляет пользователю простой и удобный интерфейс для построения нейронных сетей. Она позволяет легко создавать и обучать нейронные сети, а также проводить исследования в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

В этом руководстве мы рассмотрим, как установить Keras на вашем компьютере и создать первую нейронную сеть на Python.

Установка Keras

Для установки Keras вам потребуется установить Python и установщик пакетов pip, если у вас их еще нет. Для начала откройте терминал или командную строку и выполните следующие команды:

1. Установите TensorFlow, базовую библиотеку, на которой работает Keras:

pip install tensorflow

1. Установите саму библиотеку Keras:

pip install keras

После завершения установки вы можете начать использовать Keras для создания нейронных сетей на Python.

Первое знакомство с Keras

Давайте создадим простую нейронную сеть с одним скрытым слоем, которая будет классифицировать изображения из набора данных MNIST (набор данных рукописных цифр).

1. Импортируйте необходимые библиотеки:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

1. Загрузите данные:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

1. Предобработайте данные:

x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

1. Создайте модель нейронной сети:

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

1. Скомпилируйте модель:

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

1. Обучите модель:

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

После обучения можно протестировать модель на тестовых данных и посмотреть ее точность:

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test loss: {loss}, Test accuracy: {accuracy}')

Это лишь простой пример того, как создать нейронную сеть с помощью Keras. Библиотека предоставляет более широкие возможности для настройки моделей, добавления различных слоев, использования предварительно обученных моделей и многое другое.

Мы рекомендуем ознакомиться с документацией Keras и провести больше экспериментов, чтобы лучше понять, как работать с этой мощной библиотекой для глубокого обучения.