Keras 是一个高级神经网络 API，它能够快速地设计和实验深度学习模型。本指南将介绍 Keras 的基本概念和使用方法。

安装

在开始之前，请确保您的系统已经安装了 Python 和 pip。然后，您可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

如果您想使用 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

模型构建

Keras 支持多种模型构建方式，包括：

  • Sequential 模型：一种线性堆叠的模型，适用于简单任务。
  • Functional API：一种更灵活的模型构建方式，适用于复杂任务。

以下是一个使用 Sequential API 构建简单神经网络模型的示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

训练

在构建好模型后，我们需要对其进行训练。以下是一个训练模型的示例：

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

评估与预测

训练完成后，我们可以使用 evaluate 方法来评估模型的性能，或者使用 predict 方法进行预测。

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

资源

希望这份指南能帮助您更好地了解 Keras。如果您有其他问题，请访问我们的 论坛 或 GitHub 仓库。

Keras Model