Keras 简介

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 上。Keras 提供了大量的神经网络构建模块，可以轻松地构建和训练深度学习模型。

Keras 特点

• 模块化: Keras 的设计哲学是模块化，你可以轻松地组合和堆叠层来构建复杂的模型。
• 可扩展性: Keras 可以很容易地与其他深度学习库集成，如 TensorFlow 和 Theano。
• 用户友好: Keras 的 API 简洁明了，易于使用。

快速开始

以下是一个使用 Keras 构建简单神经网络的基本例子：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

更多资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问 Keras 官方文档。

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