Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时能够利用 TensorFlow 或 Theano 作为后端。以下是 Keras 的一些基本教程。

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安装 Keras：首先，确保你已经安装了 Keras。你可以通过以下命令安装：
```
pip install keras
```

创建模型：以下是一个简单的线性回归模型示例：

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

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

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

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)

评估模型：使用以下代码来评估模型的性能：

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

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