Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。它设计用于加速实验和简化深度学习。

特点

  • 用户友好：Keras 提供了简洁的 API，使得构建和训练神经网络变得非常容易。
  • 模块化：Keras 允许用户自定义网络架构，并可以与 TensorFlow、CNTK 或 Theano 的底层功能无缝集成。
  • 可扩展性：Keras 支持多种预训练模型，并可以轻松扩展以适应不同的任务。

快速入门

假设你已经安装了 Keras，以下是一个简单的例子：

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

资源

更多关于 Keras 的信息，可以访问 Keras 官方文档。

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