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

  1. 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
    
  2. 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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