Keras Documentation 指南

Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 框架上。以下是一些关于 Keras 的基础知识和使用指南。

安装 Keras

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。以下是如何使用 pip 安装 TensorFlow 的步骤：

pip install tensorflow

快速开始

导入 Keras

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

创建模型

以下是一个简单的全连接神经网络模型示例：

model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

编译模型

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

训练模型

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

评估模型

scores = model.evaluate(x_test, y_test)

扩展阅读

更多关于 Keras 的信息和高级教程，请访问 Keras 官方文档。

模型可视化

为了更好地理解模型的内部结构，你可以使用以下代码来可视化模型：

from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

模型保存和加载

模型保存和加载也是非常重要的，以下是如何进行操作：

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 加载模型
from keras.models import load_model
loaded_model = load_model('my_model.h5')

希望这个指南能帮助你更好地理解和使用 Keras。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请访问 Keras 社区论坛。

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