TensorFlow Keras 入门指南

欢迎来到 TensorFlow Keras 的入门指南页面！在这里，我们将带你了解如何开始使用 Keras，一个高级神经网络 API，构建和训练深度学习模型。

快速开始

1. 安装 TensorFlow
   首先，你需要安装 TensorFlow。你可以通过以下命令进行安装：

   pip install tensorflow
   

2. 创建你的第一个模型
   Keras 提供了多种模型构建方式，以下是一个简单的例子：

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

3. 训练模型
   接下来，你需要准备一些数据来训练你的模型：

   from sklearn.datasets import make_classification
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   
   X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=8, n_informative=8, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1)
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   

4. 评估模型
   训练完成后，你可以使用测试数据来评估模型的表现：

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

进一步学习

如果你想要深入了解 Keras，以下是一些推荐的学习资源：

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方教程

图片示例

下面是一个神经网络结构的图片，可以帮助你更好地理解 Keras 模型的构建。

希望这份指南能帮助你快速上手 Keras！如果你有任何疑问，欢迎在 社区论坛 中提问。