Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上，可以快速地设计、实验和评估深度学习模型。

快速开始

  1. 安装 Keras
    首先，确保您已经安装了 TensorFlow，然后通过以下命令安装 Keras：

    pip install keras

  2. 导入 Keras 库
    在您的 Python 脚本中导入 Keras 库：

    import keras

  3. 构建模型
    Keras 提供了多种构建模型的方法，包括 Sequential 和 Functional API。

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

模型编译

在训练模型之前，需要编译模型。编译模型需要指定优化器、损失函数和评估指标。

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

模型训练

使用 fit 方法来训练模型，需要提供输入数据、标签和批处理大小。

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

模型评估

使用 evaluate 方法来评估模型在测试数据上的性能。

model.evaluate(x_test, y_test)

模型预测

使用 predict 方法来对新的数据做出预测。

predictions = model.predict(x_new)

扩展阅读

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Keras 图标