TensorFlow还不够简单？试试Keras吧！使用Python构建深度学习模型

Keras是一个高层神经网络API，以TensorFlow，CNTK或Theano为后端运行。它专注于易用性，快速原型设计和简单扩展性。Keras允许用户构建复杂的深度学习模型，包括全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络等，而且构建起来非常简单。

在本文中，我们将介绍如何使用Keras构建深度学习模型，并且展示Keras相比于TensorFlow的易用性和简单性。我们将使用一个经典的MNIST数据集作为例子。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。

```python
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils

# 导入Mnist数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 设置种子值，确保可重复性
seed = 7
np.random.seed(seed)
```

接下来，我们需要对数据进行预处理。具体来说，我们需要将图像转换为浮点数，然后将其归一化到0到1之间。还需要对标签进行one-hot编码以使其适合我们的模型。

```python
# 将像素值转换为浮点数并归一化
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255

# 将标签进行one-hot编码
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)
num_classes = y_test.shape[1]
```

接下来，我们将构建我们的模型。我们的模型将由几个卷积层和池化层组成，然后是一些完全连接的层和一些dropout层。dropout层有助于防止过拟合，其中一些神经元被随机地从网络中删除。

```python
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```

最后，我们将训练我们的模型并评估其性能。

```python
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100))
```

我们可以看到，即使没有深入TensorFlow中的技术知识，也可以通过使用Keras轻松构建和训练深度学习模型。

总结：

Keras是一个易于使用但功能丰富的神经网络API。它提供了一种简单的方法来构建和训练深度学习模型，而无需深入了解TensorFlow这样的低级库。通过使用Keras，可以快速构建和调整复杂的模型，以适应各种深度学习应用。