Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。本文将为您提供一个 Keras 的入门教程，帮助您快速了解并使用 Keras。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。您可以使用 pip 来安装：

pip install keras

如果您使用的是 TensorFlow 2.x，Keras 已经内置其中，无需额外安装。

创建第一个模型

以下是使用 Keras 创建一个简单的线性回归模型的示例：

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

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

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

训练模型

接下来，您可以使用以下代码来训练模型：

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

其中，X_train 是训练数据，y_train 是对应的标签。

评估模型

您可以使用以下代码来评估模型的性能：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

深度学习资源

如果您想要深入了解深度学习和 Keras，以下是一些推荐的资源：

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档

神经网络

希望这个教程能够帮助您入门 Keras！