Keras 是一个高级神经网络 API,它能够以用户友好的方式工作,同时可扩展到支持 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端。以下是一些关于 Keras 的基本指南。
快速开始
- 安装 Keras:首先,您需要安装 Keras。您可以通过以下命令安装:
pip install keras
- 导入 Keras:在您的 Python 代码中导入 Keras:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
基础模型
Keras 提供了多种基础模型,包括:
- Sequential:这是一个线性堆叠的模型,适用于简单的任务。
- Functional API:这是一个更灵活的 API,允许您创建复杂的模型结构。
Sequential 模型示例
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型
在训练模型之前,您需要准备数据。以下是一个简单的训练示例:
# 假设 X_train 和 y_train 已经被正确加载和预处理
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
模型评估
您可以使用以下代码来评估模型:
# 假设 X_test 和 y_test 已经被正确加载和预处理
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Keras 的信息,请访问我们的 Keras 教程。
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