TensorFlow Keras 是一个高级神经网络API，它构建在 TensorFlow 的底层之上，提供了丰富的功能来构建和训练模型。以下是关于 Keras 的简要介绍和一些关键点。

Keras 的特点

  • 用户友好：Keras 的设计哲学是易于使用，即使是初学者也能快速上手。
  • 模块化：Keras 支持模块化设计，允许用户根据需要组合不同的层。
  • 可扩展性：Keras 可以很容易地与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等其他深度学习库集成。

快速入门

  1. 安装 Keras：首先，您需要安装 TensorFlow，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级接口。
    pip install tensorflow
  2. 创建一个简单的模型：
    from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

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

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
  3. 训练模型：
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

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