Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时提供强大的功能。它被设计为模块化和可扩展的，能够轻松地与其他深度学习库和框架集成。

Keras 的特点

  • 用户友好：Keras 提供了一个简洁的 API，使得构建和训练神经网络变得非常容易。
  • 模块化：Keras 支持模块化构建，允许用户自定义网络架构。
  • 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等后端深度学习库集成。
  • 灵活性：Keras 支持多种类型的网络层，包括卷积层、循环层、密集层等。

快速入门

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

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