Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用且可扩展。以下是一些 Keras 的基础教程，帮助您开始使用这个强大的库。
快速开始
安装 Keras：首先，确保您已经安装了 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API。
pip install tensorflow创建第一个模型：以下是一个简单的线性回归模型的例子。
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
资源链接
图像识别
在图像识别领域，Keras 提供了强大的功能。以下是一个简单的图像识别模型示例。
数据准备
首先，您需要准备一些图像数据。您可以使用以下链接获取一些数据集。
模型构建
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
总结
通过以上教程，您应该对 Keras 有了一个基本的了解。希望这些资源能帮助您开始您的深度学习之旅。