Keras 学习资料

Keras 是一个高级神经网络 API，提供了一种简洁的接口来构建和训练神经网络。以下是一些关于 Keras 的学习资料。

快速开始

1. 安装 Keras

   • 使用 pip 安装：pip install keras
   • 或者使用 TensorFlow：pip install tensorflow

2. 导入 Keras

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

3. 创建模型

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

4. 编译模型

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

5. 训练模型

   model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
   

6. 评估模型

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

深入学习

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档
• Keras 教程 - 在本站，我们提供了一系列的 Keras 教程，帮助您从基础到高级掌握 Keras

示例图片

这里有一些 Keras 相关的示例图片：