TensorFlow Keras 概述

TensorFlow Keras 是 TensorFlow 生态系统中的高级 API，它提供了构建和训练神经网络所需的工具。Keras 构建在 TensorFlow 之上，但提供了更简洁和直观的接口。

特点

• 用户友好：Keras 提供了一个直观的 API，使得构建和训练神经网络变得简单。
• 模块化：Keras 支持模块化设计，你可以轻松地组合不同的层和模型。
• 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 集成。

快速开始

要开始使用 Keras，你可以通过以下步骤：

1. 安装 TensorFlow：确保你的环境中安装了 TensorFlow。

   pip install tensorflow
   

2. 创建一个简单的模型：以下是一个简单的线性回归模型的例子。

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

3. 训练模型：

   model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
   

4. 评估模型：

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

更多资源

如果你想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档

Neural Network

希望这些信息能帮助你更好地了解 TensorFlow Keras。