Keras 快速入门

Keras 是一个流行的深度学习库，用于构建和训练神经网络。以下是一个简单的 Keras 快速入门指南。

安装 Keras

首先，你需要安装 Keras。Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 和 Theano 集成。以下是在 Python 中安装 Keras 的步骤：

pip install keras

你也可以通过以下命令安装 TensorFlow，它将自动安装 Keras：

pip install tensorflow

创建一个简单的神经网络

以下是一个使用 Keras 创建简单神经网络的示例：

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'])

# 模型摘要
model.summary()

训练模型

接下来，你需要准备一些数据来训练模型。以下是一个使用 Keras 训练模型的示例：

# 准备数据
X_train = [[0.0, 0.0], [1.0, 1.0], [2.0, 2.0], [3.0, 3.0]]
y_train = [0, 1, 1, 0]

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

评估模型

最后，你可以使用测试数据来评估模型的性能：

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_train, y_train)
print('Accuracy:', accuracy)

更多关于 Keras 的信息，请访问 Keras 官方文档。

相关资源

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方教程

Neural Network