Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以最小的开销快速地实验不同的深度学习模型。以下是一些 Keras 的基础教程，帮助您开始使用这个强大的库。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

快速开始

1. 导入 Keras 库：

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

2. 创建模型：

model = Sequential()

3. 添加层：

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

4. 编译模型：

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

5. 训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

6. 评估模型：

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy*100}%')

7. 预测：

predictions = model.predict(X_test)

扩展阅读

如果您想要深入了解 Keras，以下是一些推荐的教程：

• Keras 官方文档
• Keras 教程
• Keras 示例

图片展示

神经网络结构

以上是一个简单的神经网络结构图，展示了 Keras 中不同层的连接方式。

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希望这些内容能够帮助您更好地理解和使用 Keras。如果您有任何疑问，欢迎在社区中提问。