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

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程页面。

图片示例

以下是一些 Keras 相关的图片示例：

Keras Model
Keras Layers