Keras 是一个高级神经网络 API，提供灵活的接口，易于实验和快速迭代。以下是 Keras 的基本教程。

快速开始

安装

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。安装 TensorFlow 后，可以通过以下命令安装 Keras：

pip install tensorflow

创建模型

创建一个简单的模型如下：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

训练模型

接下来，使用数据训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

评估模型

最后，评估模型的性能：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

深入阅读

想要了解更多关于 Keras 的内容，可以访问官方文档。

图片

Keras 示例

(center)Keras_example(center)