Keras 简介

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且可扩展到支持 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端。Keras 是由 Google、IBM 等公司的研究人员开发的，旨在提供一种简单而直观的方式来构建和训练神经网络。

Keras 特点

• 易于使用：Keras 提供了大量的预定义层和模型，可以快速构建复杂的神经网络。
• 模块化：Keras 允许用户自定义层和模型，以适应特定的需求。
• 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等后端结合使用。

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(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'])

资源链接

更多关于 Keras 的信息，您可以访问 Keras 官方文档。

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