Keras 是一个高级神经网络 API,可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。以下是一些关于 Keras 的基础信息。

快速开始

  1. 安装 Keras: 使用 pip 安装 Keras:

    pip install keras
    

    或者使用 conda:

    conda install -c tensorflow keras
    
  2. 导入 Keras:

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    
  3. 构建模型:

    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
  4. 编译模型:

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
  5. 训练模型:

    model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
    
  6. 评估模型:

    scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1)
    print('Test loss:', scores[0])
    print('Test accuracy:', scores[1])
    

资源

Keras Logo

注意事项

  • 确保您的 Python 环境已安装必要的依赖项。
  • 在训练模型之前,请确保您的数据集已经预处理并准备好。