Keras 框架教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式定义和训练神经网络。以下是 Keras 框架的一些基本教程内容。

快速开始

1. 安装 Keras：首先确保你已经安装了 TensorFlow，Keras 是 TensorFlow 的一部分。

   pip install tensorflow
   

2. 导入 Keras：

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

3. 构建模型：

   model = Sequential()
   model.add(Dense(64, input_dim=10))
   model.add(Activation('relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

数据预处理

在开始训练之前，需要对数据进行预处理。

1. 导入数据：

   import numpy as np
   x_train = np.random.random((1000, 20))
   y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
   

2. 编译模型：

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

3. 训练模型：

   model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)
   

模型评估

完成训练后，可以对模型进行评估。

score = model.evaluate(x_train, y_train, batch_size=32)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以阅读 Keras 官方文档。

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