Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。本教程将带您了解 Keras 的基本使用方法。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

创建第一个模型

下面是一个简单的例子，展示如何使用 Keras 创建一个模型：

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'])

训练模型

接下来，您可以使用以下代码来训练模型：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

# 加载 MNIST 数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 编码标签
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=200)

评估模型

最后，您可以使用以下代码来评估模型的性能：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 官方文档。

图片展示

以下是一些 Keras 相关的图片：

Keras Model
Keras Training