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
安装 Keras: 使用 pip 安装 Keras:
pip install keras
或者使用 conda:
conda install -c tensorflow keras
导入 Keras:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
构建模型:
model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,))) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
编译模型:
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型:
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
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
- 官方文档: Keras 官方文档
- 社区: Keras 社区
- 教程: Keras 教程
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。