本文将为您介绍如何在 Keras 中构建模型。Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。以下是构建模型的基本步骤：

  • 导入必要的库
  • 创建模型
  • 编译模型
  • 训练模型
  • 评估模型

步骤详解

1. 导入必要的库

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 创建模型

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

3. 编译模型

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

5. 评估模型

scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程。

图片示例

以下是一个神经网络结构的示例图：

Neural_NetworkStructure