Keras如何用于模型的训练、评估和推理？
Tensorflow是Google提供的机器学习框架。它是一个与Python结合使用以实现算法、深度学习应用程序等的开源框架。它用于研究和生产目的。它具有有助于快速执行复杂数学运算的优化技术。
可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包-
pip install tensorflow
Keras是作为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分而开发的。Keras是一个深度学习API，它是用Python编写的。它是一种高级API，具有有助于解决机器学习问题的高效界面。
它具有高度可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出以在Web浏览器或手机中运行。
Keras已经存在于Tensorflow包中。可以使用以下代码行访问它。
import tensorflow from tensorflow import keras
与使用顺序API创建的模型相比，Keras函数式API有助于创建更灵活的模型。函数式API可以处理具有非线性拓扑结构的模型，可以共享层并处理多个输入和输出。深度学习模型通常是包含多个层的有向无环图(DAG)。函数式API有助于构建层图。
我们正在使用GoogleColaboratory运行以下代码。GoogleColab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码，并且需要零配置和免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory建立在JupyterNotebook之上。以下是代码片段-
示例
print("Load the MNIST data")
print("Split data into training and test data")
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
print("Reshape the data for better training")
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype("float32") / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255
print("Compile the model")
model.compile(
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer=keras.optimizers.RMSprop(),
metrics=["accuracy"],
)
print("Fit the data to the model")
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=2, validation_split=0.2)
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("与模型相关的损失：", test_scores[0])
print("模型精度：", test_scores[1])代码信用-https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
输出结果
Load the MNIST data Split data into training and test data Reshape the data for better training Compile the model Fit the data to the model Epoch 1/2 750/750 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.5768 - accuracy: 0.8394 - val_loss: 0.2015 - val_accuracy: 0.9405 Epoch 2/2 750/750 [==============================] - 2s 3ms/step - loss: 0.1720 - accuracy: 0.9495 - val_loss: 0.1462 - val_accuracy: 0.9580 313/313 - 0s - loss: 0.1433 - accuracy: 0.9584 与模型相关的损失： 0.14328785240650177 模型精度： 0.9584000110626221
解释
输入数据（MNIST数据）被加载到环境中。
数据分为训练集和测试集。
数据经过重新整形，以提高其准确性。
模型被构建和编译。
然后它适合训练数据。
与训练相关的准确率和损失显示在控制台上。