TensorFlow Keras 快速入门指南

欢迎来到 TensorFlow Keras 快速入门指南！Keras 是 TensorFlow 的高级 API，旨在使深度学习易于使用和扩展。

简介

Keras 提供了一个 Python 框架，用于构建和训练神经网络。它具有以下特点：

• 易于使用：简洁的 API 和大量的例子。
• 模块化：可以轻松地堆叠和组合层。
• 可扩展：可以与 TensorFlow、Theano 或 CNTK 集成。
• 支持：拥有活跃的社区和丰富的文档。

快速开始

以下是使用 Keras 创建和训练一个简单神经网络的步骤：

1. 安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow
   

2. 导入必要的库：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   

3. 创建模型：

   model = Sequential()
   model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

4. 编译模型：

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

5. 训练模型：

   model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=10)
   

6. 评估模型：

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print(f"Accuracy: {scores[1]*100}%")
   

进一步学习

如果你想要深入了解 Keras 和 TensorFlow，以下是一些推荐的资源：

• Keras 官方文档
• TensorFlow 官方文档
• Keras 教程


希望这份快速入门指南能帮助你开始使用 Keras！如果你有任何疑问，欢迎在 社区论坛 中提问。