Keras 指南

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并支持快速实验。以下是一些关于 Keras 的基本指南。

快速开始

1. 安装 Keras
   首先，确保你已经安装了 TensorFlow。然后，你可以通过以下命令安装 Keras：

   pip install tensorflow
   

2. 创建一个简单的模型
   以下是一个使用 Keras 创建的简单神经网络模型示例：

   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'])
   

3. 训练模型
   使用以下代码来训练模型：

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

资源

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档

图片

中心图片：

总结

Keras 是一个强大的工具，可以帮助你快速构建和测试神经网络模型。希望这个指南能帮助你入门。如果你有更多问题，请访问我们的 社区论坛。