Keras 入门教程

Keras 是 TensorFlow 的顶级 API，它提供了构建和训练神经网络的高级界面。以下是 Keras 的基本入门教程，帮助您快速上手。

快速开始

安装 TensorFlow

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

创建一个简单的神经网络

以下是一个简单的神经网络示例：

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

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

数据预处理

在训练模型之前，您需要对数据进行预处理。以下是一些常用的数据预处理步骤：

数据清洗：去除或填充缺失值
数据标准化：将数据缩放到 0 到 1 范围内
划分数据集：将数据集分为训练集和测试集

更多数据预处理方法，请参阅数据预处理教程。

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