Keras 是 TensorFlow 的一个高级神经网络 API，它提供了一种简单而可扩展的方式来实现深度学习。Keras 让用户能够轻松地构建和训练神经网络，同时保持代码的简洁和可读性。

Keras 的特点

  • 易于使用：Keras 提供了直观的 API，使得构建和训练神经网络变得简单易懂。
  • 模块化：Keras 允许用户自定义层、模型和优化器，以适应不同的需求。
  • 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端结合使用，以支持更复杂的模型。

快速入门

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

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

更多资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

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