Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并支持快速实验。它被设计为模块化和可扩展的，能够轻松地与其他 Python 神经网络库集成。

Keras 的特点

  • 简单易用：Keras 提供了丰富的层和预训练模型，使得构建和训练神经网络变得非常简单。
  • 模块化：Keras 允许用户自定义层和模型，以适应特定的需求。
  • 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等后端深度学习库集成。

快速入门

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

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'])

学习资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

图片示例

中心位置展示一个 Keras 模型的结构图：

Keras 模型结构图