Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow 为后端运行。以下是 Keras 的基本教程，帮助您开始使用这个强大的库。

快速入门

  1. 安装 TensorFlow: 首先，确保您已经安装了 TensorFlow。可以通过以下命令进行安装：

    pip install tensorflow

  2. 创建一个简单的模型: 下面是一个简单的 Keras 模型示例，它使用一个全连接层来预测数字。

    import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10)
])

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

# 模拟一些数据
x_train = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_train = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

深度学习基础

激活函数

激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，它可以将线性函数映射到非线性函数。常见的激活函数有：

  • ReLU:

    ReLU function

  • Sigmoid:

    Sigmoid function

  • Tanh:

    Tanh function

更多关于激活函数的详细信息，请访问本站 激活函数教程。

损失函数

损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有：

  • 均方误差 (MSE):

  • 交叉熵 (Cross-Entropy):

    Cross Entropy Loss

更多关于损失函数的详细信息，请访问本站 损失函数教程。

总结

Keras 是一个强大的神经网络库，可以帮助您快速构建和训练模型。通过本教程，您应该已经了解了 Keras 的基本用法和概念。

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，请访问 TensorFlow 官方文档。