TensorFlow Keras 指南

TensorFlow Keras 是 TensorFlow 的高级 API，提供了构建和训练神经网络所需的工具。下面是一些关于 Keras 的基本概念和指南。

快速开始

安装 TensorFlow
- 使用 pip 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
- 或者，访问 TensorFlow 官方网站获取更多安装信息。

创建一个简单的神经网络

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

模型层

Keras 提供了多种层，包括：

Dense：全连接层
Conv2D：卷积层，用于图像
MaxPooling2D：最大池化层
Dropout：丢弃层，用于正则化

模型编译

在训练模型之前，需要编译模型。这包括指定优化器、损失函数和评估指标。

模型训练

使用 model.fit() 方法来训练模型。你需要提供输入数据、标签和训练的轮数。

模型评估

使用 model.evaluate() 方法来评估模型的性能。

模型保存和加载

可以使用 model.save() 方法保存模型，并使用 tf.keras.models.load_model() 方法加载模型。