Keras 简介

Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 后端之上。它旨在通过提供可扩展、模块化和可定制的方式来轻松构建和训练神经网络。

Keras 特点

• 用户友好：Keras 提供了简洁明了的 API，使得用户可以轻松地构建和训练神经网络。
• 模块化：Keras 允许用户自定义网络架构，包括各种层的组合、优化器、损失函数和评估指标。
• 可扩展性：Keras 可以轻松地与其他深度学习库集成，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK。
• 跨平台：Keras 支持在多个平台上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。

Keras 层

Keras 提供了以下类型的层：

• 核心层：包括全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、循环层（LSTM）等。
• 池化层：包括最大池化层（MaxPooling2D）、平均池化层（AveragePooling2D）等。
• 嵌入层：用于将整数编码为固定大小的向量。
• 激活层：包括 ReLU、Sigmoid、Tanh 等激活函数。

示例

以下是一个使用 Keras 构建简单神经网络的示例：

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'))

扩展阅读

更多关于 Keras 的信息，请访问 Keras 官方文档。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/keras_examples/" alt="Keras_Examples"/></center>