TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，提供灵活的接口用于快速实验。以下是一些关于 Keras 的中文教程，帮助您更好地理解和应用 Keras。

快速入门

  1. 安装 Keras
    在开始之前，请确保您的环境中已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令安装：

    pip install tensorflow

  2. 第一个 Keras 模型 下面是一个简单的线性回归模型示例：

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

model = Sequential([
    Dense(10, input_shape=(32,)),
    Dense(1)
])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(tf.random.normal([100, 32]), tf.random.normal([100, 1]), epochs=10)

进阶教程

  1. 深度学习模型 深度学习模型通常包含多个隐藏层。以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）示例：

    model = Sequential([
    Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

  2. 模型优化 在训练模型时，可以通过调整学习率、批次大小等参数来优化模型性能。

    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

扩展阅读

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