Keras 文档

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

• 官方文档: Keras 官方文档
• 社区: Keras 社区
• 教程: Keras 教程

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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。