Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上，提供简单的接口用于构建和训练神经网络。以下是 Keras 的基础教程。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令安装：

pip install keras

如果您还没有安装 TensorFlow，请先安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

简单的神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，用于分类问题：

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，您需要准备数据并训练模型：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

# 加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 预处理数据
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=200)

评估模型

最后，评估模型在测试集上的性能：

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的内容，可以访问以下链接：

• Keras 官方文档

希望这个教程能帮助您入门 Keras！🎉