Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作。它构建在 TensorFlow 的顶层，并且可以用于快速原型设计、实验以及生产部署。

快速开始

以下是使用 Keras 的基本步骤：

1. 安装 TensorFlow: 首先，确保您的系统中已安装 TensorFlow。可以通过以下命令安装：

   pip install tensorflow
   

2. 导入 Keras:

   import keras
   

3. 定义模型:

   model = keras.Sequential([
       keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
       keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
   ])
   

4. 编译模型:

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

5. 训练模型:

   model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
   

6. 评估模型:

   loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
   

7. 使用模型进行预测:

   predictions = model.predict(x_test)
   

更多资源

要深入了解 Keras，您可以参考以下资源：

• Keras 官方文档
• 深度学习之美

希望这些信息能帮助您入门 Keras！😊

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