欢迎来到 TensorFlow Keras 教程页面！在这里，你将找到一系列关于 Keras 的教程，帮助你快速上手并掌握 TensorFlow 的深度学习库。

快速开始

  1. 安装 TensorFlow
  2. Keras 基础概念
  3. 构建第一个神经网络

Keras 基础概念

在开始构建模型之前，了解一些基础概念是非常重要的。

  • 模型：在 Keras 中，模型是用于执行预测或训练的算法结构。
  • 层：层是模型的基本构建块，可以执行各种操作，如矩阵乘法、激活函数等。
  • 激活函数：激活函数用于引入非线性，使模型能够学习复杂的模式。

构建第一个神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，用于分类任务。

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 假设 X_train 和 y_train 已经准备好
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

图片示例

神经网络的结构可以通过以下图片来理解：

Neural Network Structure

更多资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问以下链接：

希望这些教程能帮助你更好地了解和使用 TensorFlow Keras！