Keras 文档指南

Keras 是一个高级神经网络 API，它运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上，可以用于快速实验和产品部署。

快速开始

1. 安装 Keras
   使用 pip 安装 Keras：pip install keras

2. 导入 Keras

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

3. 构建模型

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

4. 编译模型

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

5. 训练模型

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

6. 评估模型

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

深入阅读

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资源

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档

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