Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且可扩展到支持几乎任何深度学习模型。以下是一些基础教程，帮助您开始使用 Keras。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以使用以下命令进行安装：

pip install keras

或者，如果您使用 TensorFlow 作为后端，可以使用：

pip install tensorflow-gpu

快速入门

Keras 提供了多种模型和层，以下是一些常用的：

  • Sequential 模型：用于构建线性堆叠的层。
  • Dense 层：全连接层，常用于分类任务。
  • Conv2D 层：卷积层，常用于图像识别任务。

示例代码

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))

数据准备

在开始训练模型之前，您需要准备数据。以下是一些常用的数据集：

  • MNIST：手写数字数据集。
  • CIFAR-10：小型图像数据集。
  • IMDb：电影评论数据集。

了解更多数据集

模型训练

训练模型是深度学习的关键步骤。以下是一些基本的训练参数：

  • 损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差异。
  • 优化器：用于调整模型参数以最小化损失函数。
  • 评价指标：用于评估模型性能。
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

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