Keras 深度学习教程

深度学习是机器学习的一个重要分支，而Keras是一个简洁、可扩展的Python深度学习库。本文将为您介绍Keras的基本用法和深度学习的基本概念。

快速开始

1. 安装Keras：首先，您需要安装Keras。您可以使用pip进行安装：

pip install keras

2. 导入Keras：在Python代码中，您需要导入Keras：

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

3. 构建模型：接下来，您可以构建一个简单的模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

4. 编译模型：

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

5. 训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

6. 评估模型：

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的内容，可以阅读以下文章：

• 深度学习基础教程
• Keras官方文档

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