下面的代码训练了一个简单的三个数相加，虽然没必要用到这么多层以及这么多节点，但是就是为了做个demo出来，一把杀鸡的牛刀～

    image.png

    1. import keras
    2. from keras import layers
    3. import numpy as np
    4. from random import random
    6. # 初始化三层神经网络
    7. model = keras.Sequential()
    8. model.add(layers.Dense(7, input_dim=3))
    9. model.add(layers.Dense(5))
    10. model.add(layers.Dense(1))
    12. # 编译model,指明优化器和优化目标
    13. model.compile(
    14.     optimizer='adam',
    15.     loss='mse'
    16. )
    18. # 随机生成训练数据
    19. x = []
    20. y = []
    21. for i in range(10000):
    22.   row = []
    23.   for j in range(3):
    24.     row.append(random())
    25.   x.append(row)
    26.   y.append(np.sum(row))
    27. x = np.array(x)
    28. y = np.array(y)
    30. # 训练模型
    31. model.fit(x, y, epochs=100, verbose=0)
    33. # 计算预测值
    34. test = [[4,4,4],[5,5,5],[1,1,1],[0.1,0.2,0.3]]
    35. test = np.array(test)
    36. predictions = model.predict(test)
    37. print(predictions)
    39. model.summary()

    image.png

    参考
    https://www.jianshu.com/p/589ed0a8137d