Keras 教程概览

Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。以下是 Keras 的一些基础教程。

快速开始

1. 安装 Keras：确保你已经安装了 TensorFlow 或 Theano。然后，你可以通过以下命令安装 Keras：

   pip install keras
   

2. 创建第一个模型：以下是一个简单的线性回归模型示例：

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   

模型构建

• 序列模型：Keras 中的模型通常是通过序列（Sequential）构建的，你可以添加各种层（如 Dense、Conv2D 等）。
• 函数式 API：对于更复杂的模型，可以使用 Keras 的函数式 API 来构建。

层和模型

• 层：Keras 提供了多种层，包括全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、循环层（LSTM）等。
• 模型：Keras 支持多种模型结构，包括序列模型、图形模型等。

实践案例

• 分类问题：使用 Keras 解决分类问题，例如使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。
• 回归问题：使用 Keras 解决回归问题，例如预测房价。

学习资源

• Keras 官方文档：提供了全面的 Keras 教程和 API 文档。
• Keras 中文社区：Keras 的中文社区，提供中文教程和讨论。

Keras Logo

希望这些教程能帮助你更好地理解 Keras。如果你有任何问题，欢迎在 Keras 中文社区 讨论。