Keras 是一个高级神经网络 API，它能够快速地定义、训练和评估深度学习模型。以下是一个关于 Keras 的教程，帮助您快速上手。

快速开始

  1. 安装 Keras
    首先，您需要安装 Keras。可以使用以下命令安装：

    pip install keras

    或者如果您使用 TensorFlow 作为后端：

    pip install tensorflow-gpu

  2. 导入 Keras
    在您的 Python 脚本中，导入 Keras：

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

  3. 创建模型
    创建一个简单的神经网络模型：

    model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

  4. 编译模型
    编译模型，指定损失函数和优化器：

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

  5. 训练模型
    使用训练数据训练模型：

    model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

  6. 评估模型
    使用测试数据评估模型：

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

更多资源

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

Keras Logo