TensorFlow Keras 是 TensorFlow 生态系统的一部分，它提供了用户友好的高级神经网络 API。以下是关于 TensorFlow Keras 的文档摘要。

安装和配置

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以访问 TensorFlow 安装指南 了解如何进行安装。

快速开始

以下是使用 Keras 创建简单神经网络的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.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'])

层和模型

Keras 提供了多种层，包括：

  • Dense: 全连接层
  • Convolutional: 卷积层
  • Dropout: 随机丢弃层
  • Recurrent: 循环层

您可以通过组合这些层来构建复杂的模型。

损失函数和优化器

Keras 提供了多种损失函数和优化器：

  • 损失函数: binary_crossentropy, categorical_crossentropy, mean_squared_error 等
  • 优化器: sgd, adam, rmsprop 等

训练模型

训练模型是使用 Keras 的核心步骤：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估和预测

评估模型性能：

scores = model.evaluate(X_test, y_test)

使用模型进行预测：

predictions = model.predict(X_new)

TensorFlow Keras 示例

更多信息，请访问 TensorFlow Keras 官方文档。

扩展阅读