Keras教程概览

欢迎来到Keras教程页面！Keras是一个高级神经网络API，它能够以Python编写，并能在TensorFlow、CNTK和Theano后端中运行。以下是一些基础的Keras教程，帮助你快速入门。

快速入门

1. 安装Keras
   首先，确保你已经安装了TensorFlow，然后通过以下命令安装Keras：

   pip install tensorflow
   

2. 创建一个简单的神经网络
   下面是一个简单的神经网络示例：

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

3. 训练模型
   使用以下代码来训练模型：

   model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
   

高级教程

想要更深入地了解Keras？以下是一些高级教程链接：

• Keras官方文档

相关资源

• Keras GitHub仓库

希望这些教程能帮助你更好地理解和使用Keras！如果你有其他问题，欢迎在社区论坛提问。