Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。它提供了构建和训练神经网络所需的工具和库。

快速开始

以下是一些 Keras 的基本概念和用法：

  • 模型：神经网络的结构，定义了输入、输出和层。
  • 层：神经网络中的基本构建块，包括全连接层、卷积层、循环层等。
  • 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
  • 优化器：用于调整模型参数以最小化损失函数。

实例

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 模拟数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 10))

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

图片示例

Keras 模型结构

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