TensorFlow Keras 是 TensorFlow 的高层 API，用于构建和训练神经网络。以下是一些 Keras API 的基本组件和功能。

模型

Keras 支持多种模型类型，包括：

  • Sequential: 线性堆叠的层。
  • Functional API: 用于构建复杂模型。
  • Model: 允许用户自定义模型结构。

更多信息，请访问 Keras 模型。

层

Keras 提供了多种层，包括：

  • Dense: 全连接层。
  • Conv2D: 卷积层。
  • MaxPooling2D: 最大池化层。
  • Dropout: 随机丢弃层。

更多层的信息，请访问 Keras 层。

损失和优化器

Keras 提供了多种损失函数和优化器：

  • Loss: 损失函数，如均方误差、交叉熵等。
  • Optimizer: 优化器，如 SGD、Adam 等。

更多损失和优化器信息，请访问 Keras 损失和优化器。

数据预处理

Keras 提供了数据预处理工具，包括：

  • ImageDataGenerator: 用于图像数据增强。
  • Sequence: 用于序列数据的迭代。

更多数据预处理信息，请访问 Keras 数据预处理。

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以上是 Keras API 的简要介绍。希望这些信息能帮助您更好地了解和使用 Keras。

更多信息，请访问 TensorFlow 官方文档。