TensorFlow Keras 是 TensorFlow 库的一个高级 API，提供了构建和训练神经网络所需的工具和层。以下是关于 TensorFlow Keras 的一些基础教程。

快速入门

  1. 安装 TensorFlow Keras：

    • 使用 pip 安装：pip install tensorflow

  2. 创建第一个模型：

    • 导入 Keras：
      import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.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'))

  3. 编译和训练模型：

    • 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)

深入学习

  • 层类型：了解不同的层类型，如 Dense、Convolutional、Dropout 等。
  • 模型架构：学习如何构建复杂的模型架构，如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。
  • 预训练模型：使用预训练模型进行迁移学习。

实践案例

  • 图像分类：使用 Keras 构建图像分类模型。
  • 自然语言处理：使用 Keras 进行文本分类和情感分析。

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