Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够快速地构建和训练深度学习模型。以下是一些关于 Keras 的基础教程。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

如果您还没有安装 TensorFlow，Keras 需要依赖它，可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

快速开始

以下是使用 Keras 构建一个简单的神经网络模型的基本步骤：

1. 导入 Keras 库
2. 构建模型
3. 编译模型
4. 训练模型
5. 评估模型

构建模型

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'))

编译模型

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

训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

评估模型

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

更多内容

想要了解更多关于 Keras 的知识，您可以访问我们的 Keras 深度学习教程。

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