TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，提供灵活的架构，用于快速原型设计和实验。以下是一些关于 TensorFlow Keras 的基本信息：

特点

  • 易用性：Keras 提供了简洁的 API，使得构建和训练神经网络变得简单快捷。
  • 模块化：Keras 支持模块化构建，可以方便地组合不同的层和模型。
  • 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端结合使用。

快速入门

要开始使用 Keras，您可以访问官方文档 Keras 官网。

示例

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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'])

图片

神经网络结构

Neural_Network Structure

Keras 模型示例

Keras_Model_Example

更多资源

如果您想要深入了解 Keras，可以阅读以下文章：