keras quick start

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keras的一个简单例子

使用keras以下几步，首先Sequential model

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from keras.models import Sequential
model = Sequential()

使用.add()来添加你所需要layers：

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from keras.layers import Dense, Activation

model.add(Dense(output_dim=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(output_dim=10))
model.add(Activation("softmax"))

使用.compile()开始学习过程：

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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

如果有需要可以对optimizer进行设置，如：

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from keras.optimizers import SGD
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

开始训练：

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    model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=5, batch_size=32)
```    
对于不适合存放在内存中的数据集，可以使用
```python
    model.train_on_batch(X_batch, Y_batch)
```    
最后对模型进行评估：
```python
    loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=32)
```    
或者预测：
```python
    classes = model.predict_classes(X_test, batch_size=32)
    proba = model.predict_proba(X_test, batch_size=32)

参考文献：

Keras Documentation