Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow 之上，能够让我们更加容易地构建和训练神经网络模型。

基础概念

  • 神经网络：一种模拟人脑神经元连接结构的计算模型，用于处理和分析数据。
  • 深度学习：一种利用神经网络进行数据学习的机器学习技术。

快速开始

  1. 安装 Keras
pip install keras
  1. 创建一个简单的神经网络模型
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'])
  1. 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

学习资源

更多关于 Keras 的学习资源，请访问官方文档。

简单示例

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 来分类图片。

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载模型
model = load_model('keras_model.h5')

# 加载图片
img = image.load_img('dog.jpg', target_size=(64, 64))
img_tensor = image.img_to_array(img)
img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)
img_tensor /= 255.

# 预测图片
predictions = model.predict(img_tensor)
print(predictions)

希望这个入门教程能够帮助您开始学习 Keras！😊

图片示例

  • 狗狗