Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且能够快速实验不同的网络架构。以下是关于 Keras 的基本教程。

安装 Keras

在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，你可以使用以下命令安装 Keras：

pip install keras

或者，如果你使用 TensorFlow，Keras 已经内置其中，无需额外安装。

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于分类任务：

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

# 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'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

资源链接

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

• Keras 官方文档
• Keras 教程 - 官方教程

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