Keras 問題
對 keras 的使用不熟, 是否有基礎的資料可以閱讀
否則無法 撰寫課程的練習
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2019/12/15 下午 09:41楊哲寧贊同數：1不贊同數：0留言數：0
您好，針對這個問題，網路上搜尋keras快速上手就有很多教學，還有像是主辦單位推薦的莫凡 python也是很棒的入門課程。其實不管是什麼深度學習框架(Keras,tensorflow,Pytorch,Mxnet)，只要掌握訓練模型的原理，理論上都能很快上手，細節部分可以靠實作中練習，以Keras為例，一般我們要訓練一個模型：
1.第一步就是資料的前處理，包含切training set/ test set，準備成可以餵入模型的格式，是否使用Augmentation等等。
2.第二步就是搭建模型，這個部分主要就會用到Keras API，在這只要掌握大觀念，我們建立Sequential ，再將layer放入這個Sequential內，至於layer的API是什麼，以及API內的參數怎麼命名其實要用的時候再查一下就好，像是我們有了Convolution、Padding、Stride的概念，今天要搭一個Convolution的layer，只要google一下Keras Convolution馬上就可以知道要import 什麼function來用，又或是我們知道Convolution以及FC層間需要透過Flatten或Global Average Pooling，也是要用再查一下就好，同樣概念可以套用到各種框架。
3.搭建好模型後就要compile，主要包含選定optimizer、選定loss function以及evaluation 的 matrix。
4.將準備好的資料fit進入模型內訓練。
5.Evaluate結果或Predict看看。
詳細可以參考課程Cifar10實作的解答或這篇文章：https://elitedatascience.com/keras-tutorial-deep-learning-in-python 。
這裡分享一個觀念，在訓練模型時，我們要盡可能降低對任何一種框架的依賴性，當然每個人可能會有自己最熟悉的框架(framework)，但任何框架有一天都有可能被取代(如過去常見的theano)，所以不用執著把一個框架(ex.Keras)用到出神入化，我們只要掌握搭建模型的原理即可，細節代碼等要用時再查詢也不遲。