Keras 是一个高级神经网络 API，能够以人类可读的方式构建和训练模型。它旨在通过最小化依赖性和最大化模块化来加速实验。以下是对 Keras 的简要介绍。

快速开始

首先，您可以从 Keras 官方文档开始，那里有详细的安装指南和教程。

特性

  • 简单易用：Keras 提供了直观的 API，易于使用和理解。
  • 模块化：Keras 的设计允许用户自定义层和模型。
  • 可扩展性：Keras 支持使用 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端。

示例

以下是一个简单的神经网络示例：

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

Keras Logo

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