TensorFlow Keras 教程

Keras 是 TensorFlow 的高级 API，提供了一套简洁的接口来构建和训练神经网络。以下是 Keras 的一些基本教程和概念。

快速入门

1. 安装 TensorFlow
   首先，确保你已经安装了 TensorFlow。可以通过以下命令进行安装：

   pip install tensorflow
   

2. 创建一个简单的模型
   Keras 提供了多种模型类型，包括顺序模型、函数式模型等。以下是一个简单的顺序模型示例：

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

3. 编译和训练模型
   在模型构建完成后，你需要编译模型并训练它。以下是一个简单的例子：

   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   

进阶教程

想要了解更多高级教程，可以访问本站的 Keras 高级教程。

相关资源

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方文档

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希望这些信息能帮助你更好地了解 Keras。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。