Keras 指南

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时提供实验性的高级功能。以下是 Keras 的基本指南。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

如果您使用 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

Keras 的基本结构

Keras 的基本结构包括：

• 层（Layers）：神经网络的基本构建块。
• 模型（Models）：层和连接的集合，用于执行预测。
• 编译（Compilation）：设置模型的损失函数、优化器和评估指标。
• 训练（Training）：使用数据集训练模型。
• 评估（Evaluation）：使用测试数据集评估模型性能。

层的类型

Keras 提供了多种类型的层，包括：

• Dense：全连接层。
• Convolutional：卷积层，用于图像处理。
• Recurrent：循环层，用于序列数据。
• Embedding：嵌入层，用于将词汇转换为向量。

示例：使用 Keras 创建一个简单的神经网络

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'])

深度学习资源

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