## Hướng dẫn Python Keras
** Keras là gì? **
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đỉnh Tensorflow, CNTK hoặc Theano.Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh.Nó cung cấp một API đơn giản và mô -đun cho phép bạn dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh.
** Tại sao sử dụng Keras? **
Có nhiều lý do để sử dụng Keras, bao gồm:
*** Đơn giản: ** Keras rất dễ sử dụng, với API đơn giản và mô -đun giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh.
*** Mô -đun: ** Keras là mô -đun, điều đó có nghĩa là bạn có thể dễ dàng trộn và kết hợp các lớp và mô hình khác nhau để tạo mạng thần kinh của riêng bạn.
*** Tốc độ: ** Keras nhanh và có thể được sử dụng để đào tạo các mạng thần kinh trên các bộ dữ liệu lớn.
*** Cộng đồng: ** Keras có một cộng đồng lớn và tích cực, điều đó có nghĩa là có rất nhiều hỗ trợ có sẵn nếu bạn gặp phải bất kỳ vấn đề nào.
** Bắt đầu với Keras **
Cách tốt nhất để bắt đầu với Keras là cài đặt phiên bản mới nhất từ [trang web Keras] (https://keras.io/).Khi bạn đã cài đặt Keras, bạn có thể tạo một mạng thần kinh mới bằng cách sử dụng mô hình `tuần tự`.Mô hình `tuần tự` là một ngăn xếp tuyến tính của các lớp và nó là loại mô hình đơn giản nhất mà bạn có thể tạo trong Keras.
Để tạo mô hình `tuần tự` mới, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
từ keras.models nhập tuần tự
model = tuần tự ()
`` `
Khi bạn đã tạo một mô hình `tuần tự 'mới, bạn có thể thêm các lớp vào nó.Để thêm một lớp vào mô hình `tuần tự`, bạn có thể sử dụng phương thức` add () `.Phương thức `add ()` có hai đối số: loại lớp mà bạn muốn thêm và số lượng đơn vị trong lớp.
Ví dụ: để thêm một lớp dày đặc với 100 đơn vị vào mô hình `tuần tự`, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.add (dày đặc (100))
`` `
Khi bạn đã thêm tất cả các lớp vào mô hình của mình, bạn có thể biên dịch mô hình.Để biên dịch một mô hình, bạn có thể sử dụng phương thức `compile ()`.Phương thức `compile ()` có ba đối số: hàm mất, trình tối ưu hóa và số liệu.
Chức năng mất được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình của bạn.Trình tối ưu hóa được sử dụng để cập nhật các trọng số của mô hình của bạn.Các số liệu được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình của bạn.
Ví dụ: để biên dịch một mô hình với hàm mất 'lỗi bình phương', trình tối ưu hóa `Adam` và số liệu` chính xác ', bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.compile (LOE
`` `
Một khi bạn đã biên soạn mô hình của mình, bạn có thể đào tạo nó.Để đào tạo một mô hình, bạn có thể sử dụng phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có bốn đối số: dữ liệu đào tạo, dữ liệu xác thực, số lượng kỷ nguyên và kích thước lô.
Dữ liệu đào tạo là dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo mô hình của mình.Dữ liệu xác thực là dữ liệu mà bạn sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn.Số lượng kỷ nguyên là số lần bạn lặp lại dữ liệu đào tạo.Kích thước lô là số lượng mẫu mà bạn sử dụng để đào tạo mô hình của mình ở mỗi kỷ nguyên.
Ví dụ: để đào tạo một mô hình trên bộ dữ liệu MNIST cho 10 epochs với kích thước hàng loạt là 32, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.fit (x_train, y_train, xác nhận_data = (x_val, y_val), epochs = 10, batch_size = 32)
`` `
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể đánh giá hiệu suất của nó trên dữ liệu thử nghiệm.Để đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `Đánh giá ()`.Phương thức `Đánh giá ()` có hai đối số: dữ liệu kiểm tra và nhãn cho dữ liệu thử nghiệm.
Ví dụ: để đánh giá hiệu suất của một mô hình trên bộ dữ liệu kiểm tra MNIST, bạn có thể sử dụng các mô hình sau
=======================================
## Python Keras Tutorial
**What is Keras?**
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. It provides a simple and modular API that allows you to easily build and train neural networks.
**Why use Keras?**
There are many reasons to use Keras, including:
* **Simplicity:** Keras is very easy to use, with a simple and modular API that makes it easy to build and train neural networks.
* **Modularity:** Keras is modular, which means that you can easily mix and match different layers and models to create your own neural networks.
* **Speed:** Keras is fast, and can be used to train neural networks on large datasets.
* **Community:** Keras has a large and active community, which means that there is plenty of support available if you run into any problems.
**Getting started with Keras**
The best way to get started with Keras is to install the latest version from the [Keras website](https://keras.io/). Once you have installed Keras, you can create a new neural network by using the `Sequential` model. The `Sequential` model is a linear stack of layers, and it is the simplest type of model that you can create in Keras.
To create a new `Sequential` model, you can use the following code:
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
```
Once you have created a new `Sequential` model, you can add layers to it. To add a layer to a `Sequential` model, you can use the `add()` method. The `add()` method takes two arguments: the type of layer that you want to add, and the number of units in the layer.
For example, to add a dense layer with 100 units to a `Sequential` model, you can use the following code:
```python
model.add(Dense(100))
```
Once you have added all of the layers to your model, you can compile the model. To compile a model, you can use the `compile()` method. The `compile()` method takes three arguments: the loss function, the optimizer, and the metrics.
The loss function is used to measure the performance of your model. The optimizer is used to update the weights of your model. The metrics are used to track the performance of your model.
For example, to compile a model with the `mean squared error` loss function, the `adam` optimizer, and the `accuracy` metric, you can use the following code:
```python
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
Once you have compiled your model, you can train it. To train a model, you can use the `fit()` method. The `fit()` method takes four arguments: the training data, the validation data, the number of epochs, and the batch size.
The training data is the data that you use to train your model. The validation data is the data that you use to evaluate the performance of your model. The number of epochs is the number of times that you iterate over the training data. The batch size is the number of samples that you use to train your model at each epoch.
For example, to train a model on the MNIST dataset for 10 epochs with a batch size of 32, you can use the following code:
```python
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32)
```
Once you have trained your model, you can evaluate its performance on the test data. To evaluate the performance of your model, you can use the `evaluate()` method. The `evaluate()` method takes two arguments: the test data and the labels for the test data.
For example, to evaluate the performance of a model on the MNIST test dataset, you can use the following
** Keras là gì? **
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đỉnh Tensorflow, CNTK hoặc Theano.Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh.Nó cung cấp một API đơn giản và mô -đun cho phép bạn dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh.
** Tại sao sử dụng Keras? **
Có nhiều lý do để sử dụng Keras, bao gồm:
*** Đơn giản: ** Keras rất dễ sử dụng, với API đơn giản và mô -đun giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh.
*** Mô -đun: ** Keras là mô -đun, điều đó có nghĩa là bạn có thể dễ dàng trộn và kết hợp các lớp và mô hình khác nhau để tạo mạng thần kinh của riêng bạn.
*** Tốc độ: ** Keras nhanh và có thể được sử dụng để đào tạo các mạng thần kinh trên các bộ dữ liệu lớn.
*** Cộng đồng: ** Keras có một cộng đồng lớn và tích cực, điều đó có nghĩa là có rất nhiều hỗ trợ có sẵn nếu bạn gặp phải bất kỳ vấn đề nào.
** Bắt đầu với Keras **
Cách tốt nhất để bắt đầu với Keras là cài đặt phiên bản mới nhất từ [trang web Keras] (https://keras.io/).Khi bạn đã cài đặt Keras, bạn có thể tạo một mạng thần kinh mới bằng cách sử dụng mô hình `tuần tự`.Mô hình `tuần tự` là một ngăn xếp tuyến tính của các lớp và nó là loại mô hình đơn giản nhất mà bạn có thể tạo trong Keras.
Để tạo mô hình `tuần tự` mới, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
từ keras.models nhập tuần tự
model = tuần tự ()
`` `
Khi bạn đã tạo một mô hình `tuần tự 'mới, bạn có thể thêm các lớp vào nó.Để thêm một lớp vào mô hình `tuần tự`, bạn có thể sử dụng phương thức` add () `.Phương thức `add ()` có hai đối số: loại lớp mà bạn muốn thêm và số lượng đơn vị trong lớp.
Ví dụ: để thêm một lớp dày đặc với 100 đơn vị vào mô hình `tuần tự`, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.add (dày đặc (100))
`` `
Khi bạn đã thêm tất cả các lớp vào mô hình của mình, bạn có thể biên dịch mô hình.Để biên dịch một mô hình, bạn có thể sử dụng phương thức `compile ()`.Phương thức `compile ()` có ba đối số: hàm mất, trình tối ưu hóa và số liệu.
Chức năng mất được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình của bạn.Trình tối ưu hóa được sử dụng để cập nhật các trọng số của mô hình của bạn.Các số liệu được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình của bạn.
Ví dụ: để biên dịch một mô hình với hàm mất 'lỗi bình phương', trình tối ưu hóa `Adam` và số liệu` chính xác ', bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.compile (LOE
`` `
Một khi bạn đã biên soạn mô hình của mình, bạn có thể đào tạo nó.Để đào tạo một mô hình, bạn có thể sử dụng phương thức `fit ()`.Phương thức `fit ()` có bốn đối số: dữ liệu đào tạo, dữ liệu xác thực, số lượng kỷ nguyên và kích thước lô.
Dữ liệu đào tạo là dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo mô hình của mình.Dữ liệu xác thực là dữ liệu mà bạn sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn.Số lượng kỷ nguyên là số lần bạn lặp lại dữ liệu đào tạo.Kích thước lô là số lượng mẫu mà bạn sử dụng để đào tạo mô hình của mình ở mỗi kỷ nguyên.
Ví dụ: để đào tạo một mô hình trên bộ dữ liệu MNIST cho 10 epochs với kích thước hàng loạt là 32, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
model.fit (x_train, y_train, xác nhận_data = (x_val, y_val), epochs = 10, batch_size = 32)
`` `
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể đánh giá hiệu suất của nó trên dữ liệu thử nghiệm.Để đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn, bạn có thể sử dụng phương thức `Đánh giá ()`.Phương thức `Đánh giá ()` có hai đối số: dữ liệu kiểm tra và nhãn cho dữ liệu thử nghiệm.
Ví dụ: để đánh giá hiệu suất của một mô hình trên bộ dữ liệu kiểm tra MNIST, bạn có thể sử dụng các mô hình sau
=======================================
## Python Keras Tutorial
**What is Keras?**
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. It provides a simple and modular API that allows you to easily build and train neural networks.
**Why use Keras?**
There are many reasons to use Keras, including:
* **Simplicity:** Keras is very easy to use, with a simple and modular API that makes it easy to build and train neural networks.
* **Modularity:** Keras is modular, which means that you can easily mix and match different layers and models to create your own neural networks.
* **Speed:** Keras is fast, and can be used to train neural networks on large datasets.
* **Community:** Keras has a large and active community, which means that there is plenty of support available if you run into any problems.
**Getting started with Keras**
The best way to get started with Keras is to install the latest version from the [Keras website](https://keras.io/). Once you have installed Keras, you can create a new neural network by using the `Sequential` model. The `Sequential` model is a linear stack of layers, and it is the simplest type of model that you can create in Keras.
To create a new `Sequential` model, you can use the following code:
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
```
Once you have created a new `Sequential` model, you can add layers to it. To add a layer to a `Sequential` model, you can use the `add()` method. The `add()` method takes two arguments: the type of layer that you want to add, and the number of units in the layer.
For example, to add a dense layer with 100 units to a `Sequential` model, you can use the following code:
```python
model.add(Dense(100))
```
Once you have added all of the layers to your model, you can compile the model. To compile a model, you can use the `compile()` method. The `compile()` method takes three arguments: the loss function, the optimizer, and the metrics.
The loss function is used to measure the performance of your model. The optimizer is used to update the weights of your model. The metrics are used to track the performance of your model.
For example, to compile a model with the `mean squared error` loss function, the `adam` optimizer, and the `accuracy` metric, you can use the following code:
```python
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
Once you have compiled your model, you can train it. To train a model, you can use the `fit()` method. The `fit()` method takes four arguments: the training data, the validation data, the number of epochs, and the batch size.
The training data is the data that you use to train your model. The validation data is the data that you use to evaluate the performance of your model. The number of epochs is the number of times that you iterate over the training data. The batch size is the number of samples that you use to train your model at each epoch.
For example, to train a model on the MNIST dataset for 10 epochs with a batch size of 32, you can use the following code:
```python
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32)
```
Once you have trained your model, you can evaluate its performance on the test data. To evaluate the performance of your model, you can use the `evaluate()` method. The `evaluate()` method takes two arguments: the test data and the labels for the test data.
For example, to evaluate the performance of a model on the MNIST test dataset, you can use the following
