Keras 建模教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 Python 编程语言快速搭建和实验深度学习模型。以下是一些关于使用 Keras 构建模型的基础教程。

快速开始

1. 安装 Keras

   • 首先，确保你的 Python 环境已经安装了 TensorFlow 或 Theano。然后，可以使用以下命令安装 Keras：

     pip install keras
     

2. 创建一个简单的神经网络

   • 以下是一个使用 Keras 创建简单神经网络的例子：

     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'])
     

3. 训练模型

   • 使用以下代码来训练模型：

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

扩展阅读

• Keras 官方文档
• 深度学习入门

图片展示

下面是一个神经网络结构的图片：

希望这些信息能帮助你入门 Keras！