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 的基本指南。

快速开始

  1. 安装 Keras：首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

    pip install keras

  2. 创建模型：Keras 提供了多种模型构建方式，包括 Sequential 和 Functional API。

    • Sequential 模型：这是一种线性堆叠的模型，适合于简单的任务。

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

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    • Functional API：这是一种更灵活的模型构建方式，可以创建更复杂的模型结构。

      from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

input = Input(shape=(8,))
x = Dense(10, activation='relu')(input)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

model = Model(inputs=input, outputs=output)

  3. 编译模型：在训练模型之前，需要编译模型。

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

  4. 训练模型：使用训练数据来训练模型。

    model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

  5. 评估模型：使用测试数据来评估模型的性能。

    scores = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Accuracy:', scores[1])

  6. 保存和加载模型：您可以将训练好的模型保存到文件中，并在以后加载它。

    model.save('my_model.h5')
loaded_model = load_model('my_model.h5')

资源

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