Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。它旨在支持快速实验。以下是一些 Keras 的关键特性：

  • 易于使用：Keras 提供了清晰的接口和简单的语法，使得构建和训练神经网络变得非常简单。
  • 模块化：Keras 支持模块化构建神经网络，允许用户自定义和扩展模型。
  • 可扩展性：Keras 可以轻松地扩展到更复杂的模型，如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。

特性

  • 深度学习模型：Keras 支持多种深度学习模型，包括：

    • 全连接层
    • 卷积层
    • 循环层
    • 嵌入层

  • 预训练模型：Keras 提供了一系列预训练模型，可以直接用于新任务，如 ImageNet 预训练的 VGG16、ResNet 和 Inception 模型。

  • 优化器：Keras 支持多种优化器，如 SGD、RMSprop 和 Adam。

  • 损失函数：Keras 支持多种损失函数，如 MSE、Categorical Crossentropy 和 Sparse Categorical Crossentropy。

示例

以下是一个使用 Keras 构建全连接神经网络的简单示例：

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'])

更多信息

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 教程。

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