Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以人类可读的方式工作，并支持 TensorFlow 和 Theano。以下是一些关于 Keras 的基本教程，帮助您开始使用这个强大的库。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以使用以下命令来安装：

pip install keras

快速入门

1. 导入 Keras

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

2. 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'))

3. 编译模型

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

4. 训练模型

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

5. 评估模型

_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

扩展阅读

想要更深入地了解 Keras，可以阅读以下教程：

• Keras 官方文档

图片展示

以下是 Keras 模型结构的一个示例：

希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何问题，请随时提问。