Keras 是 TensorFlow 的高级 API，旨在简化深度学习模型的开发。以下是一些关于 Keras 的基本文档信息。

快速开始

要开始使用 Keras，首先需要安装 TensorFlow。您可以通过以下链接了解如何安装 TensorFlow：

模型构建

Keras 提供了多种模型构建方式，包括：

  • 序列模型：用于处理时间序列数据。
  • 卷积模型：用于图像识别等任务。
  • 循环模型：用于处理序列数据，如自然语言处理。

卷积神经网络示例

层

Keras 提供了丰富的层（Layers）供您构建模型：

  • Dense：全连接层。
  • Conv2D：二维卷积层。
  • LSTM：长短期记忆网络层。

损失函数和优化器

在训练模型时，您需要选择合适的损失函数和优化器：

  • 损失函数：用于评估模型预测值与真实值之间的差异。
  • 优化器：用于更新模型参数，以最小化损失函数。

损失函数和优化器示例

实例

以下是一个简单的 Keras 模型实例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

资源

如果您需要更多关于 Keras 的信息，以下是一些有用的资源：

希望这些信息能帮助您更好地了解和使用 Keras！