使用 Python 中的 Keras 创建模型时，常见的调试工作流程是什么?

keraspythonserver side programmingprogramming

Tensorflow 是 Google 提供的机器学习框架。它是一个与 Python 结合使用的开源框架，用于实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，有助于快速执行复杂的数学运算。

这是因为它使用 NumPy 和多维数组。这些多维数组也称为"张量"。

可以使用以下代码行在 Windows 上安装 ‘tensorflow’ 包 −

pip install tensorflow

Keras 在希腊语中的意思是"horn"。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。它在 Tensorflow 框架上运行。它旨在帮助快速进行实验。它提供了开发和封装机器学习解决方案所必需的基本抽象和构建块。

它具有高度可扩展性，并具有跨平台能力。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。可以使用下面的代码行访问它。

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们正在使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 有助于在浏览器上运行 Python 代码，并且不需要任何配置，并且可以免费访问 GPU(图形处理单元)。Colaboratory 是在 Jupyter Notebook 上构建的。以下是代码片段 −

示例

print("创建顺序模型")
model = keras.Sequential()
print("向其中添加层")
model.add(keras.Input(shape=(250, 250, 3))) # 250x250 RGB 图像
model.add(layers.Conv2D(32, 5, strides=2,activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3,activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
print("有关模型中层的数据")
model.summary()
print("向其中添加更多层model")
model.add(layers.Conv2D(32, 3,activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3,activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
model.add(layers.Conv2D(32, 3,activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3,activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
print("有关模型中各层的数据")
model.summary()
print("应用 golval max pooling")
model.add(layers.GlobalMaxPooling2D())
print("向model")
model.add(layers.Dense(10))

代码来源 − https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequence_model