Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并支持 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端。以下是一些关于 Keras 基础的教程。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。您可以通过以下命令安装：

pip install keras

如果您想使用 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

基础概念

模型

在 Keras 中，一个模型是一个序列化的神经网络。Keras 支持两种类型的模型：序列模型和函数式模型。

  • 序列模型：这是一种最简单的模型，它由一个或多个层堆叠而成。
  • 函数式模型：这是一种更灵活的模型，它允许您创建更复杂的网络结构。

层

Keras 中的层是神经网络的基本构建块。Keras 提供了各种类型的层，例如：

  • 全连接层 (Dense): 将输入数据映射到输出数据。
  • 卷积层 (Conv2D): 用于图像识别。
  • 循环层 (LSTM): 用于序列数据。

损失函数

损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。Keras 提供了多种损失函数，例如：

  • 均方误差 (MSE): 用于回归问题。
  • 交叉熵 (CategoricalCrossentropy): 用于分类问题。

优化器

优化器用于调整模型参数以最小化损失函数。Keras 提供了多种优化器，例如：

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降。
  • Adam: 一种自适应学习率的优化器。

示例

以下是一个使用 Keras 创建简单神经网络进行分类的示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 教程。

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