Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端。以下是关于 Keras 的基本指南。

快速入门

  1. 安装 Keras
    首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

    pip install keras

    或者如果您使用的是 TensorFlow 2.x，Keras 已经是 TensorFlow 的一个部分，无需单独安装。

  2. 基本模型
    Keras 提供了多种预定义的模型，例如：

    • Sequential：线性堆叠模型。
    • Functional API：构建复杂模型。
    • Model Subclassing API：自定义模型。

  3. 数据预处理
    在训练模型之前，您需要对数据进行预处理。Keras 提供了 ImageDataGenerator、TextVectorization 等工具来帮助您处理不同类型的数据。

示例

以下是一个简单的 Sequential 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的官方文档。

图片示例

这里是一个简单的神经网络图片，帮助您更好地理解：

neural_network