Keras 是一个高级神经网络API，它可以让用户轻松地构建和训练神经网络。以下是对Keras的简要概述。

Keras 简介

Keras 是由 Google 团队开发的一个开源深度学习库，它被设计为易于使用和扩展。Keras 可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等多个后端之上。

Keras 的特点

  • 用户友好：Keras 提供了一个简单而直观的API，使得深度学习模型的构建变得容易。
  • 模块化：Keras 允许用户自定义层、模型和优化器，从而实现高度模块化的模型构建。
  • 可扩展性：Keras 支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。

快速入门

要开始使用 Keras，首先需要安装它。您可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

安装完成后，您可以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'])

模型训练

接下来，您可以使用以下代码来训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=10)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的官方文档。

Neural Network