Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 上。它旨在使深度学习容易入门，同时允许实验和扩展。以下是 Keras 的基本入门教程。

安装 Keras

首先，您需要安装 Python 和 pip。然后，可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

如果您使用的是 TensorFlow，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例，它使用 TensorFlow 作为后端：

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'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

数据预处理

在训练模型之前，您需要准备数据。Keras 提供了一些数据预处理工具，例如：

  • keras.datasets：提供了一些常用的数据集，如 MNIST、CIFAR-10 等。
  • keras.utils：提供了一些数据转换工具，如 to_categorical 和 one_hot_encode。

模型评估

训练完成后，您可以使用以下代码评估模型：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

希望这个教程能帮助您入门 Keras。如果您需要更多帮助，请访问我们的社区论坛。

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