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Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 Python 编程语言快速地运行深度学习模型。Keras 旨在使高级研究人员能够轻松实验，同时又能让新手快速入门。

快速开始

1. 安装 Keras：首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

   pip install keras
   

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. 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'))
   

4. 编译模型：编译模型以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))
   

资源

• 官方文档：Keras 官方文档
• 教程：Keras 教程

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