Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，并且可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端。以下是关于 Keras 的一些基础教程。

快速开始

  1. 安装 Keras

    • 使用 pip 安装 Keras：pip install keras
    • 或者使用 TensorFlow 一同安装：pip install tensorflow

  2. 创建一个简单的神经网络

    • 导入 Keras 库
    • 定义模型结构
    • 编译模型
    • 训练模型
    • 评估模型

实例

假设我们要构建一个简单的分类模型来识别手写数字。

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 假设 X_train, y_train 是训练数据
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

想要更深入地了解 Keras，可以阅读以下教程：

图片

  • Machine_Learning
  • Keras_Model