TensorFlow Keras 是 TensorFlow 库中用于构建和训练机器学习模型的高级 API。本教程将带您逐步了解 TensorFlow Keras 的基本使用方法。

安装 TensorFlow Keras

首先，确保您的环境中已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

快速入门

以下是一个使用 TensorFlow Keras 构建和训练简单神经网络的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

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

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

数据预处理

在进行模型训练之前，需要先对数据进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  • 数据标准化：将数据缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 范围内。
  • 数据归一化：将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。

模型评估

在训练模型后，可以使用测试数据集对模型进行评估。以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）
  • 召回率（Recall）
  • F1 分数（F1 Score）

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow Keras 的知识，可以访问以下链接：

TensorFlow Logo