TensorFlow Keras API 是 TensorFlow 中用于构建和训练机器学习模型的库。以下是一些关键信息和资源：

  • Keras 官方文档
  • Keras 提供了丰富的 API，包括：
    • 模型构建：使用 Sequential 或 Model 类构建模型。
    • 层：包括全连接层、卷积层、循环层等。
    • 优化器：如 SGD、Adam 等。
    • 损失函数：如 MSE、Categorical Crossentropy 等。
    • 评估指标：如 Accuracy、Precision 等。

模型构建

Keras 支持两种模型构建方式：

  • Sequential 模型：这是一种线性堆叠的模型，适合简单任务。
  • Model 类：这是一种更灵活的模型构建方式，可以自定义模型结构。

层

Keras 提供了多种层，以下是一些常用的层：

  • 全连接层 (Dense)：适用于处理回归和分类任务。
  • 卷积层 (Conv2D)：适用于图像处理任务。
  • 循环层 (LSTM, GRU)：适用于序列数据处理。

优化器

Keras 支持多种优化器，以下是一些常用的优化器：

  • SGD：随机梯度下降。
  • Adam：自适应矩估计。

损失函数

Keras 提供了多种损失函数，以下是一些常用的损失函数：

  • 均方误差 (MSE)：适用于回归任务。
  • 交叉熵 (Categorical Crossentropy)：适用于分类任务。

评估指标

Keras 提供了多种评估指标，以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率 (Accuracy)：模型预测正确的样本比例。
  • 精确率 (Precision)：模型预测为正的样本中实际为正的比例。

TensorFlow Keras

更多信息和示例，请访问 Keras 官方文档。