Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式定义和训练复杂的神经网络。本教程将带您入门，了解 Keras 的基本概念和使用方法。

快速开始

  1. 安装 Keras：首先，您需要在您的计算机上安装 Keras。您可以通过以下命令来安装：

    pip install keras

  2. 导入 Keras：在您的 Python 脚本中，导入 Keras 库：

    from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

  3. 创建模型：使用 Keras 的 Sequential 模型，您可以构建一个简单的神经网络。以下是一个简单的示例：

    model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

  4. 编译模型：在训练模型之前，您需要编译它。以下是如何编译模型的示例：

    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

  5. 训练模型：使用训练数据来训练模型：

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

  6. 评估模型：使用测试数据来评估模型的性能：

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

学习资源

如果您想要更深入地了解 Keras，以下是一些推荐的学习资源：

图片展示

下面是 Keras 的一个示例图片：

Keras_Logo