Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。它提供了一个简单而一致的接口，以方便构建神经网络。以下是 Keras 的入门教程，帮助你快速上手。

安装 Keras

首先，你需要安装 Keras。以下是在 Python 环境中安装 Keras 的步骤：

  1. 安装 TensorFlow（或 Theano/CNTK）。
  2. 使用 pip 安装 Keras：
pip install keras

Keras 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(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

数据准备

在进行模型训练之前，你需要准备训练数据。Keras 提供了一些内置的样本数据集，例如：

  • MNIST: 手写数字数据集。
  • CIFAR-10: 10 类小图像数据集。
  • IMDb: 预处理后的电影评论数据集。

你可以使用以下代码加载 MNIST 数据集：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# 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

# 将标签转换为 one-hot 编码
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

扩展阅读

想要深入了解 Keras，以下是一些推荐的资源：

总结

Keras 是一个功能强大的深度学习框架，可以帮助你快速构建和训练神经网络。希望这个入门教程能帮助你快速上手 Keras。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。😊