Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时也能够支持快速实验。Keras 是在 TensorFlow 的基础上开发的，但它也可以与 Theano 和 CNTK 兼容。

Keras 的特点

  • 用户友好：Keras 提供了简单的 API，使得用户可以轻松构建和实验神经网络。
  • 模块化：Keras 支持模块化构建，可以轻松组合不同的层和模型。
  • 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端深度学习框架无缝集成。

快速入门

以下是一个简单的 Keras 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(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

资源链接

Neural Network