Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以让用户轻松构建和训练复杂的神经网络模型。本文将为您提供一个 Keras 深度学习的基本教程。

安装 Keras

在开始之前，请确保您已经安装了 Python 和 pip。接下来，使用以下命令安装 Keras：

pip install keras

简单的神经网络模型

以下是一个使用 Keras 创建的简单神经网络模型：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

数据预处理

在进行深度学习之前，数据预处理是非常重要的一步。以下是使用 Keras 进行数据预处理的示例：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 创建一个 Tokenizer 对象
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(data)

# 将文本数据转换为序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data)

# 填充序列
data_padded = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的内容，请访问我们的 Keras 教程。

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