Keras 简介

Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用和可扩展的。Keras 可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。以下是 Keras 的一些关键特性：

用户友好：Keras 的设计哲学强调模块化和可扩展性，使得用户可以快速构建和实验复杂的神经网络模型。
模块化：Keras 允许用户组合不同的层，创建复杂的网络结构。
可扩展性：Keras 可以通过扩展其功能，集成到更大的项目中。

Keras 的主要组件

层（Layers）：神经网络的基本构建块。
模型（Models）：层通过模型连接起来，形成完整的网络结构。
优化器（Optimizers）：用于训练模型的算法，例如 SGD、Adam 等。
损失函数（Loss functions）：用于衡量模型预测与真实值之间的差异。

快速入门

要开始使用 Keras，您可以从以下步骤开始：

安装 Keras：您可以通过以下命令安装 Keras：
```
pip install keras
```

创建模型：使用 Keras 的层创建模型。

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'))

编译模型：指定优化器、损失函数和评估指标。

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

训练模型：使用训练数据训练模型。

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

评估模型：使用测试数据评估模型性能。

scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Accuracy:', scores[1])

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