Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。它旨在提供模块化和可扩展性，使得构建和训练神经网络变得简单而直观。

快速开始

以下是使用 Keras 创建一个简单的神经网络模型的基本步骤：

1. 导入必要的库

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   

2. 构建模型

   model = Sequential()
   model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
   model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
   

3. 编译模型

   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   

4. 训练模型

   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   

5. 评估模型

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print('Accuracy: %.2f%%' % (scores[1]*100))
   

更多资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

• Keras 官方文档
• Keras 中文文档

图像示例

神经网络结构

以上是神经网络的基本结构，了解其工作原理对于深入理解 Keras 非常重要。