Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用且可扩展。它可以在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端中运行。

快速开始

安装

首先，你需要安装 Keras。可以通过以下命令安装：

pip install keras

导入

安装完成后，你可以通过以下命令导入 Keras：

from keras import models, layers

创建模型

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(layers.Dense(10))

训练模型

接下来，你需要准备一些数据，并训练你的模型：

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 假设 x_train 和 y_train 已经被定义
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

进阶阅读

如果你想要深入了解 Keras，以下是一些推荐的学习资源：

示例图片

以下是一些与 Keras 相关的图片示例：

Keras Model
Keras Training