Keras 是一个高级神经网络 API，它提供了构建和训练神经网络所需的所有功能，并且可以与 TensorFlow 后端无缝集成。它旨在使得构建神经网络变得简单快速，同时允许研究人员和开发者专注于模型的设计和改进。
快速入门
- 安装：确保您已经安装了 TensorFlow，然后可以使用以下命令安装 Keras：
pip install tensorflow - 基本用法：以下是一个使用 Keras 创建和训练简单神经网络的例子。
示例代码
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'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
资源
图片
中心展示一个神经网络结构的图片：