Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式快速构建和实验深度学习模型。以下是一些关键信息：

  • 快速入门：想要开始使用 Keras 吗？请访问我们的快速入门指南。
  • 官方文档：查看完整的官方文档，了解所有功能和使用方法。

主要特性

  • 易于使用：Keras 提供了一个简洁的 API，使得构建神经网络变得非常容易。
  • 模块化：Keras 支持模块化设计，允许用户根据需要组合不同的层和模型。
  • 支持多种后端：Keras 可以在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端上运行。

示例

这是一个简单的 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'])

图片

中心卷积神经网络：

卷积神经网络

注意事项

  • 在使用 Keras 时，请确保遵守社区准则。
  • 如果遇到任何问题，请访问论坛寻求帮助。

希望这个介绍能帮助您更好地了解 Keras！