Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，同时允许快速实验。以下是一些关于 Keras 的基本概念和教程。
安装 Keras
首先，您需要安装 Keras。您可以通过以下命令进行安装：
pip install keras
如果您使用 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：
pip install tensorflow
基本概念
- 模型（Model）：Keras 中的模型是一种用于表示和训练神经网络的方式。
- 层（Layer）：神经网络由层组成，每个层都可以对数据进行某种形式的转换。
- 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性，使模型能够学习复杂的模式。
示例
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(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
资源
如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下资源：
图片
神经网络