Keras 是一个高级神经网络 API，能够以最少的代码执行深度学习任务。以下是一些 Keras 基础教程，帮助你快速入门。

安装 Keras

首先，你需要安装 Keras。可以通过以下命令安装：

pip install keras

数据预处理

在开始训练模型之前，需要对数据进行预处理。以下是一些常用的数据预处理步骤：

  • 数据清洗：移除或填充缺失值，删除重复数据等。
  • 数据标准化：将数据缩放到一个固定范围，例如 0 到 1。
  • 数据归一化：将数据缩放到一个固定范围，例如 -1 到 1。

建立模型

Keras 提供了多种模型构建方式，以下是一个简单的全连接神经网络模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练模型

使用以下命令训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

使用以下命令评估模型：

score = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的内容，可以访问我们的 Keras 教程 页面。

图片示例

下面是一个神经网络结构的图片示例：

Neural_Network