TensorFlow Keras 是 TensorFlow 生态系统中的一个高级 API，用于快速构建和实验深度学习模型。以下是一些基础教程，帮助您开始使用 Keras。
快速开始
- 安装 TensorFlow：首先，确保您的系统上安装了 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官网 获取安装指南。
- 创建一个简单的神经网络：以下是一个使用 Keras 创建的简单神经网络示例。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
- 训练模型：使用一些样本数据来训练模型。
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=10)
- 评估模型：使用测试数据来评估模型的性能。
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
深度学习资源
- 深度学习基础：了解深度学习的基本概念和原理，可以参考 深度学习教程。
- TensorFlow 官方文档：更多关于 TensorFlow 的信息，请访问 TensorFlow 官方文档。