Keras 实例教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它提供了构建和训练神经网络所需的工具和函数。以下是几个 Keras 的实例教程，帮助你快速上手。

1. Keras 入门

Keras 是一个用 Python 编写的开源深度学习库，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。它提供了一个简单的 API 来构建和训练神经网络。

2. 创建第一个神经网络

以下是一个简单的神经网络实例，用于分类任务：

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'])

3. 数据预处理

在训练神经网络之前，需要对数据进行预处理。以下是一个简单的数据预处理示例：

from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X 是特征，y 是标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 将标签转换为独热编码
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

4. 模型评估与优化

在训练模型后，需要对模型进行评估和优化。以下是一个简单的模型评估和优化示例：

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, verbose=1)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Accuracy: %f' % scores[1])

5. 扩展阅读

如果你想要更深入地了解 Keras，以下是一些推荐的学习资源：