Keras 是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow之上。它提供了构建和训练深度学习模型的简洁、可扩展和模块化接口。

项目特点

  • 简洁性：Keras的目标是使深度学习易于使用。
  • 模块化：Keras允许你构建复杂的模型，只需将多个组件连接起来。
  • 可扩展性：Keras可以扩展TensorFlow、Theano和Caffe。

快速开始

以下是一个简单的Keras神经网络示例：

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

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

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

资源

更多关于Keras的信息，请访问我们的官方文档。

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## 数据预处理

在开始训练模型之前，数据预处理是至关重要的。以下是一个数据预处理的示例：

```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
数据预处理流程图