TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为用户友好且模块化，能够轻松地扩展到 TensorFlow。它提供了构建和训练神经网络所需的工具和层。

特点

  • 易于使用：Keras 提供了直观的 API，使得构建神经网络变得简单。
  • 模块化：Keras 支持定义和复用神经网络层。
  • 可扩展性：Keras 可以很容易地与 TensorFlow 的其他部分集成。

快速开始

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 构建一个神经网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

图像识别示例

假设我们想要使用 Keras 来进行图像识别，可以参考以下步骤：

  1. 导入必要的库：

    from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

  2. 构建模型：

    model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

  3. 编译模型：

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

  4. 训练模型：

    model.fit(x_train, y_train, batch_size=10, epochs=50)

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的官方文档。

Neural Network