Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。它提供了一个简单而一致的接口，用于构建和训练神经网络。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令来安装：

pip install keras

如果您还没有安装 TensorFlow，您还需要安装它：

pip install tensorflow

快速入门

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 构建一个简单的神经网络：

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

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

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

数据预处理

在训练模型之前，您需要对数据进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：

  • 数据清洗：去除或填充缺失值，去除异常值。
  • 数据归一化：将数据缩放到 0 到 1 之间。
  • 划分数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集。

训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

这里 X_train 和 y_train 是您的训练数据。

评估模型

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

这里 X_test 和 y_test 是您的测试数据。

扩展阅读

更多关于 Keras 的内容，您可以访问 Keras 官方文档。

图片示例

这里展示一个 Keras 网络结构的图片：

Keras Network Structure