【Python】从零开始制作图像分类模型 —— Keras入门与实践_python搭建keras

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2021年，开源机器学习框架TensorFlow2.0发布，采用了一种新的架构叫做Keras，其官方文档称其为高级机器学习库，可以实现快速开发、训练、部署复杂网络模型。而人工智能领域中的图像分类一直是计算机视觉方向的一个热点话题，所以本文将着重讨论如何用Keras框架建立图像分类模型。 Keras是一个简单易用的开源机器学习工具包，能够帮助研究者和工程师更快地完成深度学习项目。它具备高度模块化的设计理念，使得它能够轻松实现各种功能，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、递归神经网络（RNN）等。由于支持多种编程语言，包括Python、R、C++等，因此在实际应用中相当方便。与此同时，Keras还提供一些数据处理工具，使得数据集的准备工作变得十分容易。 在本文中，作者会以MNIST手写数字识别任务作为示例，介绍Keras框架的基本用法，并通过构建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对MNIST数据集进行分类预测。希望通过阅读本文，读者能够掌握Keras框架的主要知识点、熟悉图像分类模型的搭建方法及流程。

2.核心概念及术语

2.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)

卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是最常用的图像分类模型之一，属于深度学习中的一类典型网络。它由卷积层、池化层和全连接层构成，并由输入层、隐藏层、输出层组成。其中，卷积层负责提取特征，池化层则减少特征图的尺寸。全连接层则根