Keras

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以让研究人员和开发者轻松构建和训练神经网络。Keras 构建在 TensorFlow 之上，为深度学习提供了简单、模块化和可扩展的接口。

Keras 的特点

• 简单易用：Keras 提供了丰富的层和预训练模型，让用户可以快速构建神经网络。
• 模块化：Keras 的设计允许用户自定义网络架构，并灵活地组合不同的层。
• 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等后端深度学习框架无缝结合。

快速入门

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程。

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