117笔记问答在Keras中搭建神经网络通常分为以下步骤：
- 导入所需的模块和库：
import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
- 初始化一个Sequential模型：
model = Sequential()
- 添加神经网络层：
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
其中，第一层需要指定输入的维度，后续层会自动推断输入维度。
- 编译模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
在编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。
- 训练模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
其中，x_train是输入数据，y_train是标签数据，epochs是训练轮数，batch_size是每个batch的样本数。
- 评估模型：
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
在使用测试数据评估模型时，可以得到模型的损失和准确率。
- 使用模型进行预测：
predictions = model.predict(x_new)
可以使用训练好的模型对新数据进行预测。
以上就是使用Keras搭建神经网络的基本步骤。可以根据具体的需求和数据集进行调整和优化。