在机器学习和深度学习领域中，Keras和PyTorch是两个最为流行的库之一。在Jupyter Notebook中如何调用环境中的Keras或者PyTorch呢？这篇文章将为你进行详细的介绍。
1. Jupyter Notebook 简介
Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，可以方便地创建和分享文学化的代码、数据分析以及可视化的终端应用。它支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia等。
由于Jupyter Notebook的交互式界面和代码测试能力，它已成为学习和开发深度学习应用程序的首选环境之一。
2. 安装 Keras 或 PyTorch 库
在调用Keras或PyTorch之前，我们需要将它们安装在计算机上。如果你还没有安装这些库，可以使用pip工具进行安装，代码如下：
# 安装 Keras 库
!pip install keras
# 安装 PyTorch 库
!pip install torch
运行以上代码后，Keras和PyTorch库就会自动安装在你的计算机上。
3. 导入库和加载数据
在Jupyter Notebook中开始使用Keras或PyTorch之前，需要先导入这些库并加载数据。在本例中，我们将使用Keras来构建一个简单的神经网络模型，用于手写数字识别。以下是导入库和数据加载的代码：
# 导入 Keras 库
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
# 加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
以上代码导入了Keras库以及MNIST数据集。MNIST是一个常用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。
4. 构建模型
一旦我们加载了数据，就可以开始构建模型了。以下是一个简单的神经网络模型，用于手写数字识别。它包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，其中每个层都有128个神经元。我们还会使用softmax激活函数和categorical_crossentropy损失函数。
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(784,), activation='relu'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
在此过程中，我们使用了Keras的Sequential类来定义模型，其允许我们以顺序方式添加层。在上述代码中，我们使用Dense层来添加全连接层。
5. 训练模型
一旦我们构建了模型，就可以开始训练模型了。以下是训练模型的代码：
# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 784), to_categorical(y_train),
validation_data=(X_test.reshape(-1, 784), to_categorical(y_test)),
epochs=10, batch_size=32)
在上述代码中，我们使用了fit函数来训练我们的模型。该函数使用训练数据来拟合模型，使用验证数据来评估模型的准确性。
6. 对测试集进行预测
一旦我们训练了我们的模型，我们可以使用它来对测试数据进行预测。以下是预测测试数据的代码：
# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test.reshape(-1, 784))
在上述代码中，我们使用predict函数来预测测试集，将测试样本的形状从28×28转换为784。
7. 结论
在这篇文章中，我们介绍了在Jupyter Notebook中调用Keras或PyTorch库的方法。我们使用Keras库构建了一个简单的神经网络，用于手写数字识别。这个神经网络模型由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成，其中每个层都有128个神经元。最后，我们对测试数据进行了预测。
通过这篇文章，你现在应该知道如何在Jupyter Notebook中调用Keras或PyTorch库，并用这些库构建自己的深度学习模型。