Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式快速实验深度学习。以下是 Keras 深度学习的基础教程。

1. 安装 Keras

首先，确保你已经安装了 Python。然后，你可以使用以下命令来安装 Keras：

pip install keras

你也可以选择使用 TensorFlow 作为后端：

pip install tensorflow-gpu

2. 创建一个简单的神经网络

以下是一个使用 Keras 创建简单神经网络的示例：

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'])

3. 训练模型

使用以下代码来训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

4. 评估模型

使用以下代码来评估模型：

scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

5. 扩展阅读

如果你想要深入了解 Keras，以下是一些推荐资源：

• Keras 官方文档
• 深度学习与神经网络

希望这个教程能帮助你入门 Keras！😊