Keras 文档教程

Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。它提供了灵活的构建和训练模型的方式，非常适合快速原型设计和实验。

快速开始

1. 安装 Keras：首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令来安装：

   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
   

3. 创建模型：创建一个简单的神经网络模型：

   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

4. 编译模型：编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标：

   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

5. 训练模型：使用训练数据来训练模型：

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

6. 评估模型：使用测试数据来评估模型性能：

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

更多资源

如果您想要更深入地了解 Keras，以下是一些本站的相关教程和文档链接：

• Keras 官方文档
• 深度学习教程

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希望这些信息能帮助您更好地了解和使用 Keras！