Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 上，能够以最小的开销提供最大的灵活性。Keras 允许你以非常模块化的方式构建和训练复杂的神经网络。
安装 Keras
在 Python 环境中安装 Keras 非常简单，只需使用 pip：
pip install keras
或者，如果你使用 Anaconda，可以使用 conda：
conda install -c conda-forge keras
Keras 的优势
- 模块化：Keras 的设计哲学是模块化，这意味着你可以很容易地组合不同的层来构建复杂的网络。
- 易于使用：Keras 提供了一个非常直观的 API，使得即使是初学者也能轻松地开始构建神经网络。
- 可扩展性：Keras 可以很容易地扩展到更复杂的网络架构。
简单的例子
以下是一个使用 Keras 构建简单神经网络的基本例子：
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'])
扩展阅读
想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程。