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:
导入必要的库
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
构建模型
model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
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:
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。