《Keras深度学习实战》—2.11 使用Keras函数API进行图像分类
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Keras深度学习实战》一书中的第2章，第2.11节，作者是拉蒂普·杜瓦（Rajdeep Dua）[印] 曼普里特·辛格·古特（Manpreet Singh Ghotra） 著 罗 娜 祁佳康 译.
2.11 使用Keras函数API进行图像分类
我们已经学习了如何使用Sequential创建图像分类模型用于MNIST，接下来将看看如何将卷积API与函数API一起使用。本节将重点介绍函数API，卷积API的细节将会在本书的后面部分进行探讨。
怎么做
从批量的MNIST图像输入构建模型：
首先input_shape为（28，28），用于定义输入层：
然后我们为卷积添加另一个维度，并使用Reshape进行重新定义：
定义两个卷积层和两个池化层：
这是模型创建：
以下代码段为模型输出：
图像分类模型示意图：
如下所示为模型的完整代码：
运行结果如下：
可以看出，它的准确率很低，针对这点将在第5章中进行调优。
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