Keras 是一个流行的深度学习库,用于构建和训练神经网络。本教程将带你了解如何使用 Keras 代码仓库来构建自己的深度学习模型。

快速入门

  1. 安装 Keras:首先,确保你已经安装了 Keras。你可以通过以下命令进行安装:

    pip install keras
    
  2. 导入数据:你可以使用 Keras 提供的内置数据集,例如 MNIST 手写数字数据集。

    from keras.datasets import mnist
    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
    
  3. 构建模型:使用 Keras 的 Sequential 模型 API 来构建一个简单的神经网络。

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
  4. 编译模型:在训练模型之前,需要编译它。

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
  5. 训练模型:使用训练数据来训练模型。

    model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
    
  6. 评估模型:使用测试数据来评估模型的性能。

    test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
    print(f'测试准确率: {test_acc}')
    

扩展阅读

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图片示例

以下是一些 Keras 相关的图片示例:

Keras Model
Keras Layers