Keras 是一个高级神经网络 API,可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。它提供了灵活的构建和训练深度学习模型的方式。
快速开始
要开始使用 Keras,首先需要安装 TensorFlow:
pip install tensorflow
基础概念
以下是深度学习的一些基本概念:
- 神经网络:一种模拟人脑工作原理的计算模型。
- 层:神经网络的基本构建块,可以是输入层、隐藏层或输出层。
- 激活函数:用于引入非线性因素,使神经网络能够学习复杂模式。
- 损失函数:用于评估模型预测值与真实值之间的差异。
示例模型
以下是一个简单的神经网络模型,用于分类任务:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
学习资源
想要更深入地了解 Keras,以下是一些推荐的学习资源:
Neural Network
希望这份教程能帮助你入门 Keras!如果你有任何问题,欢迎在 社区论坛 上提问。