Keras 示例教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它提供了构建和训练深度学习模型的强大工具。在这个教程中，我们将探讨如何使用 Keras 来构建一个简单的神经网络。

1. 安装 Keras

首先，确保你已经安装了 Keras。可以通过以下命令来安装：

pip install keras

如果你使用 TensorFlow 作为后端，也可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu  # 如果你有 GPU

2. 简单的神经网络模型

以下是一个简单的神经网络模型示例：

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'])

在这个模型中，我们使用了两个隐藏层，每个隐藏层有 8 个神经元。输入层有 8 个神经元，输出层有 1 个神经元。

3. 训练模型

接下来，我们可以使用以下代码来训练模型：

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

这里，X_train 和 y_train 是你的训练数据和标签。

4. 预测新数据

训练完成后，我们可以使用以下代码来预测新数据：

predictions = model.predict(X_test)

这里，X_test 是你的测试数据。

5. 扩展阅读

想了解更多关于 Keras 的知识？可以阅读我们的 Keras 教程。

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