在上一篇文章中，我们介绍了使用 Keras 构建和训练简单深度学习模型的基础知识。在本篇文章中，我们将进一步探索如何使用 Keras 来构建更复杂的模型，以及如何通过数据增强来提高模型的泛化能力。
一、函数式 API
在 Keras 中，我们可以使用函数式 API 来构建更复杂的模型，例如多输入 / 多输出模型，模型具有共享层等。
下面是一个使用函数式 API 构建的简单模型示例：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
在上述代码中，我们首先定义了一个输入张量，然后定义了两个全连接层和一个 softmax 层，这些层组成了一个前馈神经网络。然后，我们使用 Model 类将这些层组合成一个完整的模型。
二、数据增强
在深度学习中，为了防止过拟合并提高模型的泛化能力，我们通常会使用数据增强技术。在 Keras 中，我们可以使用 ImageDataGenerator 类来进行图片数据增强。
以下是一个简单的数据增强示例：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest')
# 假设我们有一些图片数据 x 和对应的标签 y
x = ...
y = ...
# 训练模型
model.fit_generator(datagen.flow(x, y, batch_size=32),
steps_per_epoch=len(x) / 32, epochs=epochs)
在上述代码中，我们首先创建了一个 ImageDataGenerator 对象，然后定义了一些图片变换操作，如旋转、平移、剪切和翻转等。然后，我们使用 fit_generator 方法训练模型，该方法会在每一个训练批次中都使用数据生成器生成新的训练数据。
以上就是本篇关于 Keras 的中级教程的全部内容。在下一篇文章中，我们将介绍更多关于 Keras 的高级用法。
