Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且能够以最小的开销快速实验。以下是一些关于 Keras 的基础教程。

快速开始

1. 安装 Keras：首先，确保你已经安装了 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API。

   pip install tensorflow
   

2. 创建第一个模型：以下是一个简单的线性回归模型示例。

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

3. 训练模型：

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

4. 评估模型：

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

资源

• Keras 官方文档
• Keras 中文文档
• TensorFlow 官方文档

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