TensorFlow Keras 教程

TensorFlow Keras 是一个高级神经网络API，它提供了构建和训练模型所需的所有工具。本教程将带你从基础开始，逐步深入学习 Keras。

安装 TensorFlow Keras

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

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

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

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

数据预处理

在训练模型之前，你需要对数据进行预处理。这包括归一化、标准化、分割数据集等。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 分割数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)

模型评估

训练完成后，你可以使用以下代码来评估模型：

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

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的知识，可以阅读以下文章：