Keras 快速入门教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式定义和训练复杂的模型。本教程将带你了解 Keras 的基本使用方法。

安装 Keras

首先，你需要安装 Keras。你可以通过以下命令来安装：

pip install keras

或者，如果你使用 TensorFlow 作为后端，可以使用以下命令：

pip install tensorflow

简单的神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，它使用 Keras 构建：

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'))

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

训练模型

接下来，你需要准备一些数据来训练模型：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784)

X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')

X_train /= 255
X_test /= 255

y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=200)

模型评估

最后，评估你的模型：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

深入学习

想要了解更多关于 Keras 的知识，可以查看 Keras 官方文档。

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