Keras 简介

Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用和扩展。它以用户友好、模块化和可扩展性著称，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端。

特点

用户友好：Keras 提供了简洁的 API，使得构建和训练神经网络变得简单。
模块化：Keras 支持模块化构建神经网络，你可以自定义网络层、损失函数、优化器等。
可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 或 Theano 等深度学习框架无缝集成。

快速入门

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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'])

学习资源

更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 教程。