Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以类似于 Python 函数的方式定义和训练模型。Keras 非常适合快速实验，可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端结合使用。

Keras 简介

  • 简单易用：Keras 的设计哲学强调简洁、可扩展性和可读性。
  • 模块化：Keras 允许用户构建复杂的模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
  • 兼容后端：Keras 可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端结合使用。

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=10)

学习资源

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程。

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