TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。Keras 是 TensorFlow 的一个高级接口，使得创建和训练模型更加容易。以下是基于 TensorFlow 官方文档的 Keras 指南。
Keras 官方指南概览
Keras 提供了以下主要功能：
- 简单易用：通过简洁的 API，快速构建和实验模型。
- 模块化：将不同的层、优化器、损失函数等模块组合成模型。
- 兼容性：可以与 TensorFlow、CNTK、Theano 等后端深度集成。
- 灵活性：支持多种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
快速开始
首先，您需要安装 TensorFlow。您可以使用以下命令进行安装：
pip install tensorflow
安装完成后，您可以开始构建模型。以下是一个简单的例子：
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
更多详细信息和示例，请参考官方文档。
想要深入了解 Keras 的更多高级功能，可以阅读 Keras 官方文档。