Keras API 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，同时能够快速实验不同的深度学习模型。以下是 Keras API 的基本教程。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令安装：

pip install keras

如果您想使用 TensorFlow 作为后端，也可以安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

快速开始

以下是一个使用 Keras 创建简单神经网络模型的例子：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

层类型

Keras 支持多种层类型，包括：

• Dense: 全连接层
• Convolutional: 卷积层
• Pooling: 池化层
• Dropout: 随机丢弃层
• ** recurrent**: 循环层

更多层类型信息，请访问 [Keras 官方文档](/教程/Keras_API Layers)。

模型评估

模型评估是深度学习过程中的重要步骤。以下是如何评估 Keras 模型的例子：

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

扩展阅读

• [Keras 官方文档](/教程/Keras_API Documentation)
• [Keras 教程 - Keras 官方教程](/教程/Keras_API Tutorials)

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