欢迎来到 Keras 神经网络教程!Keras 是一个高级深度学习 API,能够运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上,适合快速构建和实验机器学习模型。以下是关键内容概览:
1. 安装 Keras
pip install keras
📌 提示:安装前请确保已安装 Python 和 TensorFlow。查看官方文档 获取详细安装指南 ✅
2. 基本概念
- 模型构建:使用
Sequential
或Functional API
定义网络结构 - 层类型:包括 Dense(全连接层)、Conv2D(卷积层)、LSTM(循环层)等
- 编译配置:通过
compile()
设置优化器、损失函数和评估指标 - 训练与预测:使用
fit()
训练模型,predict()
进行推理
🧠 示例:构建一个简单的全连接网络
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
3. 实战项目
- MNIST 手写数字识别:点击进入实战案例
- 图像分类:使用 CNN 处理 CIFAR-10 数据集
- 自然语言处理:尝试 LSTM 进行文本生成
📊 效果展示:
4. 扩展学习
- Keras 官方教程:深入理解 API 设计哲学
- 深度学习基础:从零开始掌握神经网络原理
- TensorFlow 集成:探索 Keras 与 TensorFlow 的协同工作
💡 小贴士:遇到问题时,可搜索 Keras 的 GitHub 仓库或 Stack Overflow 获取帮助 🌐