Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络API，它能够快速搭建和实验深度学习模型。以下是关于 Keras 深度学习的简要教程。

Keras 简介

Keras 是由 Google、Facebook 等公司共同维护的开源项目，旨在提供简单、模块化、可扩展的深度学习库。它可以在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等多个后端上运行。

安装 Keras

在开始使用 Keras 之前，您需要安装它。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

简单示例

以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于实现一个简单的神经网络：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 假设 X_train, y_train 已经准备好了
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

更多资源

如果您想了解更多关于 Keras 的内容，可以访问我们的 Keras 官方文档。

图片示例

以下是一个使用 Keras 构建的神经网络图片示例。