Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以最少的代码实现高效的实验。以下是一些关于 Keras 的入门教程。

安装 Keras

在开始之前，您需要安装 Keras。您可以使用以下命令进行安装：

pip install keras

快速开始

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 创建一个模型：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

资源链接

图像识别示例

假设我们有一个包含猫和狗的图片数据集，我们可以使用 Keras 来构建一个简单的图像识别模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

[center] 图像识别模型 [/center]

进一步学习

如果您想要深入了解 Keras，可以参考以下教程：