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。
  • :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。