利用Keras构建简易CNN网络示例
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简介：
本篇文章详细介绍了如何使用Python深度学习框架Keras快速搭建一个简单的卷积神经网络(CNN)模型，并提供了实用代码实例。适合初学者参考学习。
导入各种模块的基本形式为：`import 模块名` 或 `from 某个文件 import 某个模块`
对于一个包含两类分类问题的数据集（即 numClass = 2），训练数据可以表示如下：
1. 训练集数据 data 是一个四维的 ndarray。
2. 训练集的标签。
为了将导入的数据转换为 Keras 可接受的数据格式，需要首先了解 Keras 要求 label 的格式应为二进制类别矩阵。因此，我们需要使用 Keras 提供的 `to_categorical` 函数来转化输入的 label 数据：
```python
from keras.utils import np_utils
label = np_utils.to_categorical(label, numClass)
```
此时，标签数据将会转换成适合模型训练的形式。
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