Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。以下是关于 Keras 的几个基础教程，帮助你快速上手。

安装 Keras

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

入门教程

以下是一些入门级的教程，帮助你了解 Keras 的基本使用：

• Keras 快速入门
• 神经网络基础

实践案例

通过以下案例，你可以学习如何使用 Keras 解决实际问题：

• MNIST 手写数字识别
• 图像分类

图片展示

神经网络结构

下面是一个简单的神经网络结构图，帮助你理解 Keras 中的层结构。

模型训练

在 Keras 中，训练一个模型非常简单。以下是一个简单的训练示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

希望这些教程能够帮助你更好地理解和使用 Keras。如果你有任何问题，欢迎在 Keras 社区 中提问。