Keras 是一个高级神经网络 API，能够以 Python 编程语言为接口，运行于 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。它被设计为易于使用且可扩展，旨在支持快速实验。

Keras 特点

  • 用户友好：Keras 提供了直观的 API，使得构建和训练神经网络变得简单快捷。
  • 模块化：Keras 允许用户自定义网络层，并支持多种预定义层。
  • 可扩展性：Keras 可以轻松地与其他深度学习库和框架集成。
  • 灵活性：支持多种神经网络架构，包括卷积网络、循环网络等。

快速开始

要开始使用 Keras，您可以通过以下步骤：

  1. 安装 Keras：使用 pip 安装 Keras。
    pip install keras
  2. 导入必要的库。
    import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
  3. 创建一个简单的神经网络模型。
    model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
  4. 编译和训练模型。
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

更多资源

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

[center] Keras Logo