Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上，提供了简洁的接口来构建和训练神经网络。

快速开始

以下是一些 Keras 的基本概念和步骤：

  • 安装：确保您已经安装了 TensorFlow 和 Keras。您可以使用以下命令进行安装：

    pip install tensorflow

  • 导入库：

    import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

  • 创建模型：

    model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

  • 编译模型：

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

  • 训练模型：

    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

  • 评估模型：

    model.evaluate(x_test, y_test)

  • 预测：

    predictions = model.predict(x_test)

深入学习

如果您想深入了解 Keras，以下是一些推荐的资源：

图片示例

以下是 Keras 模型结构的一个示例：

Keras 模型结构图

希望这些信息能帮助您开始使用 Keras！