TensorFlow Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API，它提供了构建和训练神经网络所需的工具和层。以下是一些关于 Keras 的基本指南：

Keras 入门

安装 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

基础概念

  • 模型：神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 层：神经网络的基本构建块，如全连接层、卷积层、循环层等。
  • 编译：设置模型的优化器、损失函数和评估指标。
  • 训练：使用数据集训练模型。
  • 评估：使用测试数据集评估模型的性能。

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

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

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

数据预处理

在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理。以下是一些常用的数据预处理步骤：

  • 归一化：将数据缩放到 0 到 1 之间。
  • 标准化：将数据转换为具有零均值和单位方差的分布。
  • 分割数据：将数据集分割为训练集、验证集和测试集。

扩展阅读

更多关于 Keras 的信息，可以查看官方文档：TensorFlow Keras 官方文档

Keras 模型架构图