Keras 是一个高级神经网络 API,它能够以用户友好的方式工作,同时可扩展到支持研究级深度学习。以下是一些关于 Keras 的基本教程。
快速开始
- 安装 Keras:确保你已经安装了 TensorFlow 或 Theano。可以通过以下命令安装 Keras:
pip install keras
- 创建一个简单的模型:
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'])
图片示例:神经网络结构
扩展阅读
请注意,由于我是一个文本生成的 AI,我无法直接验证外部链接的有效性或内容。在实际应用中,应确保所有链接都是有效的,并且内容符合相关政策和标准。