Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。它旨在通过提供灵活的构建模块来加速深度学习研究。

快速开始

以下是一些 Keras 的基本概念和步骤：

  • 安装 Keras：确保你已经安装了 Keras。可以通过以下命令安装：

    pip install keras

  • 导入 Keras 库：

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

  • 构建模型：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'))

  • 编译模型：

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

  • 训练模型：

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

  • 评估模型：

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

资源

以下是一些关于 Keras 的学习资源：

图片

神经网络结构

Neural_Network_structure

Keras 模型示例

Keras_model_example