Keras 是 TensorFlow 的一个高级神经网络 API，它提供了构建和训练模型所需的所有工具。以下是 Keras 的快速入门指南。

安装 Keras

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

创建第一个模型

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(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'])

训练模型

接下来，您可以使用以下代码来训练模型：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 预处理数据
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 8)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 8)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

最后，您可以使用以下代码来评估模型：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

更多信息

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的官方文档。

图片示例

以下是一个神经网络结构的图片示例：

Neural_Network