Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，并且可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端。以下是一些 Keras 教程的基础内容：

快速开始

安装 Keras

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。然后，你可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

创建一个简单的模型

Keras 提供了多种层，你可以通过组合这些层来创建复杂的模型。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(32, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

深度学习基础

什么是深度学习？

深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。

神经网络

神经网络是由许多相互连接的神经元组成的计算模型，每个神经元都负责处理输入数据的一部分。

实战案例

图像识别

图像识别是深度学习的一个常见应用。在这个案例中，我们将使用 Keras 来训练一个模型，用于识别猫和狗的图片。

from keras.models import load_model

# 加载预训练的模型
model = load_model('/path/to/your/model.h5')

# 预测图片
predictions = model.predict('/path/to/your/image.jpg')

猫和狗

更多资源

如果你想要更深入地了解 Keras，可以访问以下链接：