使用Keras的流程如图7-8所示。
图7-8 Keras使用的过程
（1）选择模型
Keras提供序贯式模型和函数式模型两种模型，在以下的例子中将使用序贯式模型。
（2）构建网络层
在以下的例子中使用了卷积网络层和丢弃层（Dropout）。
（3）编译
编译相当于进行搭建，可以使用model.compile（ ）函数体验其作用。
（4）训练
这是耗费时间的步骤，通过训练计算出所有的网络参数，对应的函数是model.fit（ ）。
（5）预测
这是使用模型解决问题的步骤。例如，一个用来识别花朵类型的网络，输入花朵图片之后，预测出该花朵的类别。
几乎所有智能手机都支持手写识别，即通过手指或手写笔在屏幕上进行书写，然后识别出所写的字符（图7-9）。下面以手写数字识别为例讲解上述流程并具体实现这个识别任务。
传统计算机视觉方法中，识别手写字体是通过定义特征完成的。例如，某个手写数字带有两个封闭区域，就很可能是8。这样的方法经过不断地特征总结，准确率可以超过90%，这已经达到了可以实际应用的水平。但是当需要识别的类别变得更多的时候，例如，从10个数字增加到3 900个汉字，如果依然通过总结特征进行识别，那么识别率的提升就需要巨大的工作量，也很难提高到可用的程度。
然而通过深度学习，手写识别变成了一项简单的工作。这里的简单是指构建过程简单，但完成这个识别任务的整个工作并不容易，因为深度学习需要做大量的标注训练数据的工作。对手写数字来说，所谓的标注数据，就是通过人工标注各个手写图片到底是什么数字，从而建立图片和数字之间的映射关系（表7-1）。
图7-9 手写数字图片
表7-1 图片标注
在这个案例中，使用的数据集是深度学习经常使用的数据集MINST。这是一个手写数字数据库，包含60 000个训练样本和10 000个测试样本，每个样本图像的宽高为28×28。需要注意的是，此数据集中的图片是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。