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。以下是一些 Keras 的基本概念和操作。

安装 Keras

首先，确保你已经安装了 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API。

pip install tensorflow

创建模型

Keras 提供了两种类型的模型：序列模型（Sequential）和功能式模型（Functional）。

序列模型

序列模型是最简单的模型类型，它允许你按顺序堆叠层。

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

功能式模型

功能式模型提供了一种更灵活的方式来构建模型，它允许你定义任意复杂的模型结构。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

input = Input(shape=(32,))
x = Dense(64, activation='relu')(input)
output = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=input, outputs=output)

训练模型

训练模型需要提供数据集、标签以及配置训练过程。

from keras.optimizers import RMSprop

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(lr=0.001),
              metrics=['accuracy'])

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

评估模型

使用测试数据集来评估模型性能。

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

预测

使用训练好的模型进行预测。

predictions = model.predict(x_test)

更多关于 Keras 的内容，请访问 Keras 官方文档。



Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。以下是一些 Keras 的基本概念和操作。

### 安装 Keras

首先，确保你已经安装了 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API。

```bash
pip install tensorflow