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:

图像示例

神经网络结构

Neural_Network_structure

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。